张量流:使张量形状适应一批数据

2024-03-29 07:33:24 发布

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我试图做一个深nn,非常类似于tensorflow在教程中给出的,但是我的是1d(https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/pros/index.html#build-a-multilayer-convolutional-network),但是我收到了这个消息

Input to reshape is a tensor with 6000 values, but the requested shape has 30

它是有意义的,因为我提供的不仅仅是30个值(对应于一个数据序列),而是200乘以30。我的疑问就在这里:我看到教程中的操作是在不考虑批量有多大的情况下应用的,我尽量模仿教程,那么失败在哪里呢?你知道吗

为了解决这个问题,我想我应该改变数据的呈现方式,但是我给出了一些2d的例子numpy.arrays数组(一个用于输入数据,另一个用于标签)与MNist教程中给出的相同。我的代码是here

我敢肯定,我的失败是在数据结构的方式(也许我累了,我不知道),但如果有人可以帮助我,那将是可怕的。你知道吗


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