Tensorflow ValueError：initial_value 必须具有指定的形状答案

【问题标题】：Tensoflow ValueError: initial_value must have a shape specifiedTensorflow ValueError：initial_value 必须具有指定的形状
【发布时间】：2021-05-04 01:15:21
【问题描述】：

我通常使用 Tensorflow Keras 后端，但最近我正在做一个需要 T.F 1.x 的项目

我正在尝试一个简单的代码，但出现错误：

x2 = tf.constant(-2.0, name="x", dtype=tf.float32)
a = tf.placeholder(name='a',dtype=tf.float32)
b = tf.constant(13.0, name="b", dtype=tf.float32)

y = tf.Variable(tf.add(tf.multiply(a, x2), b))

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as session:
    print(session.run(init,feed_dict={a:5.0}))

ValueError: initial_value 必须具有在 y=Variable()... 行指定的形状。

有人知道解决办法吗？提前致谢

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

变量“y”取决于变量“a”，它是一个占位符。所以定义“a”的形状会让代码正常运行

x2 = tf.constant(-2.0, name="x", dtype=tf.float32)
a = tf.placeholder(name='A',shape=(1,),dtype=tf.float32)
b = tf.constant(13.0, name="b", dtype=tf.float32)

y = tf.Variable(tf.add(tf.multiply(a, x2), b))

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as session:
    print(session.run(init,feed_dict={a:[5.0]}))
    print(session.run(y))

【讨论】：