Tensorflow：使用序列设置数组元素答案

【问题标题】：Tensorflow: Setting an array element with a sequenceTensorflow：使用序列设置数组元素
【发布时间】：2016-03-26 02:11:16
【问题描述】：

我正在尝试使用我自己的图像数据集训练 CNN，但是当将批处理数据和标签传递给 feed_dict 时，我从阅读 here 中得到错误 ValueError: setting an array element with a sequence，这是一个维度问题，并且可能来自我的batch_label 张量，但我不知道如何使它成为一个热张量（我的图表所期望的）。

我在这里上传了完整的代码作为要点：https://gist.github.com/guivn/f7f753547f77a3b12992

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning tensorflow

【解决方案1】：

TL;DR：您不能将tf.Tensor 对象（即gist 中的batch_data 和batch_labels）作为另一个张量的值。（我相信在更新的 TensorFlow 版本中，错误信息应该更清楚。）

很遗憾，您目前无法使用 feed/tf.placeholder() 机制将一个 TensorFlow 图的结果传递给另一个。我们正在研究使这更容易的方法，因为这是一个常见的混淆和功能要求。但是，对于您的确切程序，应该很容易解决这个问题。只需移动创建输入的lines 并用它们替换占位符。您的程序将如下所示：

with graph.as_default():

  # Input data.
  filename_and_label_tensor = tf.train.string_input_producer(['train.txt'], shuffle=True)
  data, label = parse_csv(filename_and_label_tensor)
  tf_train_dataset, tf_train_labels = tf.train.batch([data, label], batch_size, num_threads=4)

  # Rest of the model construction goes here....

通常，如果您想通过同一模型传递另一个数据集，例如用于评估 - 制作图表的另一个副本是最简单的（可能共享相同的 tf.Variable 对象）。

【讨论】：