Tensor("Placeholder_13:0", shape=(?, 3), dtype=float32)
时间: 2024-04-27 17:23:18 浏览: 22
这是一个TensorFlow中的Tensor对象,它表示一个占位符(Placeholder),在运行时需要填充具体的数值。这个Tensor的名称是"Placeholder_13",它的形状(shape)是"(?, 3)",表示它有两个未知维度(用"?"表示),一个固定维度为3。数据类型为float32。在使用这个Tensor之前,需要使用feed_dict参数将实际数值输入到这个Tensor中。
相关问题
Layer "dense" expects 1 input(s), but it received 3 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'Placeholder:0' shape=(None, 4, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(None, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_2:0' shape=(None, 4) dtype=float32>]
这个错误提示表明在你尝试调用一个名为“dense”的层时,你给它提供的输入张量数量与该层期望的输入张量数量不匹配。该层期望1个输入张量,但你提供了3个。这通常是由于你在构建模型时有误,例如你可能不小心将多个输入张量传递给了该层。你需要检查一下你的模型代码,确保每一层的输入输出张量数量与它们之间的连接方式正确无误。
Attention layer must be called on a list of inputs, namely [query, value] or [query, value, key]. Received: Tensor("Placeholder:0", shape=(None, 4, 128), dtype=float32). Call arguments received by layer "attention" (type Attention): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 4, 128), dtype=float32) • mask=None • training=None • return_attention_scores=False • use_causal_mask=False
这个错误可能是因为你传递了一个单独的张量到一个需要一个张量列表的注意力层中。注意力层需要一个形如 [query, value] 或者 [query, value, key] 的张量列表作为输入。你应该检查你的代码,确保你正确地传递了这些张量。如果需要,你可以使用 tf.expand_dims() 函数来添加一个额外的维度,以便将单个张量转换为张量列表。同时,你也可以检查一下你的代码中是否存在输入的维度不匹配的情况。