TypeError('The value of a feed cannot be a tf.Tensor object....) 尽管我提供了一个 numpy 数组

【问题标题】：TypeError('The value of a feed cannot be a tf.Tensor object....) though I am providing it a numpy arrayTypeError('The value of a feed cannot be a tf.Tensor object....) 尽管我提供了一个 numpy 数组
【发布时间】：2017-11-16 08:44:00
【问题描述】：

我正在向我的 feed_dict 提供一个 numpy 数组，但它仍然给出这个错误，即 feed 需要是一个 tf.Tensor 对象。

index = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='index')
dontknow = np.random.choice(range(1,200), 180)
_, summary = sess.run([train, merged], feed_dict={
            input_placeholder:train_batch_x,
            attr_placeholder:train_class_attr,
            label_placeholder:train_batch_y,
            index:dontknow
            })

这是 tensorflow 库中的错误吗，因为我想将其作为问题发布但不确定。非常感谢任何帮助。谢谢

【问题讨论】：

标签： python-2.7 numpy multidimensional-array tensorflow

【解决方案1】：

我认为您的问题不在于 dontknow 变量，而在于以下变量之一：

input_placeholder:train_batch_x,
attr_placeholder:train_class_attr,
label_placeholder:train_batch_y,

当我删除它们时，我可以执行你的东西而不会出现任何错误：

import tensorflow as tf
import numpy as np

index = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='index')
dontknow = np.random.choice(range(1,200), 180)

with tf.Session() as sess:
    print sess.run(index, {index:dontknow})

在执行sess.run 之前打印它们中的每一个以找出哪个是张量

【讨论】：

谢谢萨尔瓦多。我发现我的错误。这是另一个张量变量。