Tensorflow中踩過的坑

2021-09-19 13:46:52 字數 1173 閱讀 4790

1.程式報錯：feed的值不能是乙個tensor，只能是標量、字串、列表、陣列等，所以不能用tf.reshape, 應該使用np.reshape。

with tf.session() as sess:


tf.global_variables_initializer().run()


v_x = tf.reshape(mnist.validation.images, [mnist.validation.num_examples, 28, 28, 1])


t_x = tf.reshape(mnist.test.images, [mnist.test.num_examples, 28, 28, 1])


validate_feed = 


test_feed = 


typeerror: the value of a feed cannot be a tf.tensor object. 


acceptable feed values include python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or tensorhandles.
2.pool_shape的第一維是none，這是為了便於調整batch大小，但是這樣的話tf.reshape無法將輸出的矩陣轉換為向量。可以直接使用slim.flatten()函式進行轉換，不需要讀取shape的大小。

# 將輸出矩陣拉伸成乙個向量


pool_shape = pool2.get_shape().as_list()    # 只有tensor能用get_shape,as_list將元組轉換為列表


nodes = pool_shape[1]*pool_shape[2]*pool_shape[3]


reshaped = tf.reshape(pool2, [pool_shape[0], nodes])


typeerror: failed to convert object of type to tensor.
pool_shape = pool2.get_shape().as_list()   


nodes = pool_shape[1]*pool_shape[2]*pool_shape[3]


reshaped = tf.contrib.slim.flatten(pool2)

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