wie ein 4D tensorflow zu einem

2D neu zu gestalten habe ich ein X_train Bild als:wie ein 4D tensorflow zu einem

X-train (37248, 32, 32, 3)

y_train (37248, 43)

Ich habe einen Feed-Wörterbuch als

train_feed_dict = {features: X_train, labels: train_labels} 
with tf.Session() as session: 
    session.run(init) 
    session.run(loss, feed_dict=train_feed_dict)

Meine Funktionen sind:

features = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32, 32, 3]) 
features = tf.reshape(features, [-1, 3072])

Aber wenn ich den Code ausführen, bekomme ich t sein Fehler, Umformung scheint nicht stattzufinden.

ValueError: Cannot feed value of shape (37248, 32, 32, 3) for Tensor 'Reshape_5:0', which has shape '(?, 3072)'

Quelle

2016-11-11 kevbuntu

Ich denke, Sie müssen Features im Vergleich zu neu gestalteten Features verfolgen. Verwenden Sie 'features2 = tf.reshape (features, [-1, 3072])'. – drpng

Ach, nein, der selbe Fehler. – kevbuntu

Welche Form hat das 'feed_dict' (' features' - vorausgesetzt, dass 'X_train' die oben beschriebene Form ist)? Wenn sie gleich sind, ist es vielleicht die Verarbeitung in der Grafik. – drpng

Ich glaube, der Fehler war zwei Zinken:

Ich hatte die Daten in np.array() Format und flat_features = tf.reshape aufzuspalten (Merkmale, [-1, 3072])

mit Merkmalen = tf.reshape (Merkmale, [-1, 3072]), hatte ich zwei Probleme so zu ändern nur den Namen t flat_features nicht von selbst

funktionierten so war @drpng auch direkt in seinem Kommentar

Quelle

2016-11-12 15:38:42 kevbuntu

wie ein 4D tensorflow zu einem

Antwort

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