ValueError: Cannot feed value of shape (1, 784) for Tensor Placeholder/inputs_placeholder:0, which has shape (None, 10)要怎么改

这个错误一般出现在尝试将一个形状不匹配的张量传递给模型的输入张量时。在这种情况下，输入张量期望的形状是 `(None, 10)`，但是传递给它的张量的形状是 `(1, 784)`，两者不匹配。

要解决这个问题，可以考虑修改输入数据的形状，使其与模型期望的形状匹配。具体来说，可以使用 `numpy` 的 `reshape` 方法来修改输入数据的形状：

import numpy as np

# 假设原始输入数据是一个形状为 (1, 784) 的张量 X
X = ...

# 将 X 的形状修改为 (1, 28, 28, 1)
X = X.reshape((1, 28, 28, 1))

# 现在将 X 传递给模型的输入张量
model.predict(X)

这里假设原始输入数据是一个形状为 `(1, 784)` 的张量 `X`，我们使用 `reshape` 方法将其修改为形状为 `(1, 28, 28, 1)`，这样就可以将其传递给期望形状为 `(None, 28, 28, 1)` 的模型输入张量了。如果你的模型期望的输入形状是 `(None, 10)`，那么你需要将输入数据修改为形状为 `(1, 10)` 或者 `(1, 1, 10)`。

相关问题

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 784) for Tensor Placeholder/inputs_placeholder:0, which has shape (None, 10)

这个错误通常表示输入数据的维度和模型的期望不符。

具体来说，你的模型期望输入数据的形状为 `(None, 10)`，其中 `None` 表示输入数据的数量可以是任意值，而 `10` 则表示每个输入数据有10个特征。但是你尝试将一个形状为 `(1, 784)` 的数据提供给模型，这显然与模型期望的形状不符。

因此，你需要检查输入数据的形状，并确保其与模型的期望相匹配。如果输入数据的形状不正确，你可以尝试对其进行重塑或转换，使其与模型期望的形状相同。

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 28, 28, 1) for Tensor Placeholder/inputs_placeholder:0, which has shape (None, 10) 如何解决

这个错误可能是因为您正在尝试将形状为(1, 28, 28, 1)的数据传递给形状为(None, 10)的占位符。这意味着您的模型期望输入形状为(None, 10)，其中None表示可以是任何长度的批量数据。因此，您需要调整输入数据的形状以匹配模型的期望输入形状。

您可以尝试使用reshape函数将输入数据的形状从(1, 28, 28, 1)调整为(1, 784)，然后将第一个维度设置为None，以便可以在任意大小的批次上进行预测。例如，您可以将代码修改为：

input_data = input_data.reshape(1, 784)
model.predict(input_data, batch_size=None)

如果您的模型确实期望形状为(None, 10)的输入，那么您需要更改模型的输入层，以便匹配您的数据。您可以使用Keras中的Input函数重新定义输入层，例如：

from keras.layers import Input

inputs = Input(shape=(28, 28, 1))

然后，您需要重新编译模型，并确保您的训练数据和测试数据都具有与新输入层匹配的形状。