如何提供没有固定形状的占位符张量？

【问题标题】：How to feed a placeholder tensor without fixed shape?如何提供没有固定形状的占位符张量？
【发布时间】：2017-11-02 05:05:51
【问题描述】：

经过一番工作，问题变成了：如何喂一个没有固定形状的占位符张量？代码如下。请注意，张量“x”的形状为 [?, 32, 32, 64]。显然，'ini_obj' 的形状是错误的。那么，如何在 'eval()' 方法中输入张量 'x'。

ini_obj = np.random.random((None, 32, 32, 64))    # numpy array
sess = tf.Session()
sess.run(x)
x.eval(feed_dict={x: ini_obj}, session=sess)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要将张量转换为 numpy 数组，您必须在 keras 中运行 eval() 函数。

【讨论】：

我已经尝试过：使用 tf.Session() 作为 sess：arr = x.eval(sess)。它说：TypeError：输入必须是字典。你能更具体一点吗？谢谢
array = your_tensor.eval(session=your_session) ，你能粘贴你的代码吗？
我检索了一个格式为 (? 224,224,1) 的张量，然后使用 tf.Session() 作为 sess: arr = x.eval(sess) 来尝试转换。但它失败了。
我猜这个问题可能是由“？”引起的。有什么想法吗？
当您想运行会话时，您必须向字典提供值，我没有看到您正在运行会话。您可以使用张量运行会话。