ValueError: Cannot feed value of shape (1,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(?, 2)'
时间: 2024-01-13 13:04:53 浏览: 12
这个错误通常是因为你在给模型输入数据时,数据的形状与模型期望的形状不匹配所引起的。具体来说,模型期望的形状为 (?, 2),而你输入的数据形状为 (1,)。
为了解决这个问题,你需要检查一下你的输入数据的形状是否正确。你可以使用 reshape() 函数来调整输入数据的形状,使其与模型期望的形状相匹配。如果你仍然无法解决这个问题,你可以检查一下模型的输入层是否正确地定义了形状。
相关问题
ValueError: Cannot feed value of shape (50, 784) for Tensor Placeholder_1:0, which has shape (None, 10)
这个错误通常发生在尝试将形状不匹配的数据馈送到 TensorFlow 模型中时。根据错误消息,你正在尝试将形状为 (50, 784) 的数据馈送到具有形状 (None, 10) 的占位符 Placeholder_1:0 中。这意味着你尝试将一个 50 行、784 列的张量馈送到一个要求未知行数但有 10 列的张量中。
有几种方法可以解决这个问题。首先,你可以检查你的数据和模型,确保它们的形状匹配。你的输入数据应该与模型中的输入层具有相同的形状。
另一种方法是在模型中使用 tf.reshape() 函数来改变输入数据的形状,以便其与模型输入的形状匹配。你可以将输入数据从形状 (50, 784) 重塑为形状 (50, 28, 28, 1),这是一个 50 个样本、28 像素宽、28 像素高、1 个颜色通道的张量。然后,你可以将重塑后的数据馈送到模型中。
如果你仍然遇到问题,请提供更多代码和上下文,这将有助于更好地理解你的问题并提供更好的解决方案。
ValueError: Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(?, 2)'
这个错误的原因是你试图将一个形状为(2,)的张量作为输入递给一个形状为(?, 2)的占位符。这意味着你的神经网络期望输入一个形状为(?, 2)的张量,其中 ? 表示输入的大小可以是任意值。
要解决这个问题,你可以使用 np.reshape() 函数将输入张量的形状改变为(1, 2),使其成为一个形状为(1, 2)的张量。例如:
```
state = np.reshape(state, (1, 2))
```
然后你可以将这个形状为(1, 2)的张量作为输入传递给神经网络:
```
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: state})[0]
```
这样就可以避免这个错误了。