TensorFlow 占位符错误答案

【问题标题】：Tensorflow placeholder errorTensorFlow 占位符错误
【发布时间】：2017-03-21 22:32:43
【问题描述】：

我一直在玩 tensorflow，我已经设法训练模式并为其提供服务，但是当我尝试运行客户端发送数据进行分类时，我得到了这个错误

grpc.framework.interfaces.face.face.AbortionError： AbortionError(code=StatusCode.INVALID_ARGUMENT, details="你必须喂具有 dtype 浮点数的占位符张量“Placeholder_1”的值
[[节点：Placeholder_1 = Placeholder_output_shapes=[[]]， dtype=DT_FLOAT，形状=[]， _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]]")

我不太明白这个错误，这是我的占位符

X = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_dim])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_classes])

我使用了文档中的构建器，编写了 prediction_signature 以及分类签名。

如果有人知道为什么会这样，我将非常感激

【问题讨论】：

标签： python audio machine-learning tensorflow tensorflow-serving

【解决方案1】：

您需要实际设置您的值。占位符只是一个占位符，必须使用 feed_dict 设置为实际值。

类似这样，注意 sess.run 行：

import tensorflow as tf

X_vals = 1
X = tf.placeholder(tf.float32)

sess = tf.Session()

# sess.run(X) # This will throw the error you see
sess.run(X, feed_dict={X: X_vals}) # This works

【讨论】：

Hey SuperTetelman，我已经向它提供数据，_,cost = sess.run([train_step,cross_entropy],feed_dict={x:training_features,y:training_labels}) 当我尝试从客户端发布时出现错误，我如何确保占位符提供数据？
您刚刚发布的代码是实际代码吗？如果是这样，您使用 X 作为占位符并使用 x 作为输入，这可能会导致问题。
嘿 SuperTetelman 我已将小写 x 用作我用作输入的占位符，但错误出现在我的 y 占位符中，以及稍后在代码中如何引用它并设法修复它现在可以了。