ValueError: Value Tensor("normalize_element/component_0:0", shape=(), dtype=int32, device=/device:CPU:0) 用于批处理的等级不足答案

【问题标题】：ValueError: Value Tensor("normalize_element/component_0:0", shape=(), dtype=int32, device=/device:CPU:0) has insufficient rank for batchingValueError: Value Tensor("normalize_element/component_0:0", shape=(), dtype=int32, device=/device:CPU:0) 用于批处理的等级不足
【发布时间】：2021-05-17 23:36:32
【问题描述】：

我正在尝试使用估算器进行预测，但出现此错误：

ValueError: Value Tensor("normalize_element/component_0:0", shape=(), dtype=int32, device=/device:CPU:0) has insufficient rank for batching.

pred = {"Team1":10764 ,
"Team1Rank":51,
"Team1Prediction":17,
"Team2":8211,
"Team2Rank":81,
"Team2Prediction":1,
"Odds1":1.3,
"Odds2":3.2,
"BestOf":3
}

def pred_fn(features, batch_size=960):
    db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features))).batch(batch_size)
    return db

predictions = classifier.predict(
    input_fn=lambda: pred_fn(pred))

print(list(predictions))

我遵循标准指南，尝试了不同的方法，但没有任何效果

【问题讨论】：

标签： python python-3.x tensorflow machine-learning

【解决方案1】：

以下更改解决了该问题

db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features))).batch(batch_size)

到

db = tf.data.Dataset.from_tensors(dict(features)).batch(batch_size)

【讨论】：