ValueError: Cannot feed value of shape (1, 1, 10) for Tensor 'state_3:0', which has shape '(?, 1, 11)'

这个错误通常是因为你在输入数据时，数据的形状与模型的期望形状不匹配所导致的。具体来说，你的输入数据的形状是 (1, 1, 10)，而模型期望的形状是 (?, 1, 11)。其中，问号表示这个维度可以是任意的。

你可以尝试调整你的输入数据的形状，使其和模型期望的形状相匹配。例如，在这个例子中，你可以尝试将输入数据的维度从 (1, 1, 10) 调整为 (1, 1, 11)，或者在模型定义时将期望形状的第三个维度从 11 改为 10，以便与输入数据的形状相匹配。

另外，你还可以检查一下你的数据输入代码，确保你正在正确地对输入数据进行处理。

相关问题

ValueError: Cannot feed value of shape (100, 1) for Tensor lstm_input:0, which has shape (?, 1, 1)

这个错误通常是由于输入张量的形状与期望的形状不匹配导致的。在这个错误中，您正在尝试将形状为 (100, 1) 的张量馈送到形状为 (?, 1, 1) 的张量中，其中 ? 表示任何大小的维度。

解决这个错误的一个方法是检查您的输入数据的形状是否正确，并确保它们与模型期望的形状匹配。您可以使用 reshape() 方法来更改张量的形状。另外，您还可以检查您的模型是否正确配置了输入层的形状。

ValueError: Cannot feed value of shape (50, 784) for Tensor Placeholder_1:0, which has shape (None, 10)

这个错误通常是由于在训练神经网络时，输入数据的形状不符合模型定义中的输入形状而引起的。具体地说，你在给占位符 `Placeholder_1` 输入数据时，数据形状应该是 `(None, 10)`，但是你给它输入了形状为 `(50, 784)` 的数据。

解决这个问题的方法是调整输入数据的形状，使其与占位符的形状匹配。如果你使用的是 Keras 等深度学习框架，可以使用 `reshape()` 函数对输入数据进行变形。如果你手动编写神经网络模型，可以通过修改模型定义中的输入层来适应你的数据形状。