TensorFlow/TFLearn 无法提供形状值

Question

我来自 SciKit，并试图掌握 TensorFlow。

net = tflearn.input_data(shape=[None, 54])
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=1, show_metric=True)

然后我的应用程序通过一个循环运行，并具有一个函数，该函数接受一个数据帧，将其转换为 np 数组并尝试对其进行预测。

def predict(predict_dataframe):
    df = predict_dataframe.values
    pred = model.predict([df])

但我得到一个无法输入形状为 (1, 1, 54) 的张量 u'InputData/X:0' 的值，它的形状为 '(?, 54)。

我知道我必须重塑它，但从我在网上看到的其他示例中不确定如何去做。

Answer 1

看起来您将其包装在一个额外的列表中。试试pred = model.predict(df)。