无法为具有形状“（？，1）”的张量“TargetsData / Y：0”提供形状（1600，）的值

Question

我正在尝试进入机器学习领域，并决定使用 tflearn 作为开始。 我使用 tflearn 的快速入门指南来了解基础知识，并尝试使用该神经网络来完成我自己设定的任务： 从鲍鱼的尺寸预测鲍鱼的年龄。为此，我从 UCI 存储库下载了相应的数据集为 .csv。表格格式如下：

性别|长度|直径|高度|整重|去壳重量|内脏重量|壳重|戒指

由于年龄与环数相同，我这样导入.csv：

data, labels = load_csv("abalone.csv", categorical_labels=False, has_header=False)

任务是根据数据预测环的数量，所以我这样设置我的输入层：

net = tflearn.input_data(shape=[None, 8])

添加了四个具有默认线性激活函数的隐藏层：

net = tflearn.fully_connected(net, 320)
net = tflearn.fully_connected(net, 200)
net = tflearn.fully_connected(net, 200)
net = tflearn.fully_connected(net, 320)

输出层只有一个节点，因为只有一个结果（环数）：

net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation="sigmoid")
net = tflearn.regression(net)

现在我初始化模型，但在训练过程中出现上述错误：

model = tflearn.DNN(net)
model.fit(data, labels, n_epoch=1000, show_metric=True, batch_size=1600)

整个例外：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\OneDrive\tensornet.py", line 34, in <module>
    model.fit(data, labels, n_epoch=1000, show_metric=True, batch_size=1600)
  File "C:\Python3\lib\site-packages\tflearn\models\dnn.py", line 215, in fit
    callbacks=callbacks)
  File "C:\Python3\lib\site-packages\tflearn\helpers\trainer.py", line 333, in fit
    show_metric)
  File "C:\Python3\lib\site-packages\tflearn\helpers\trainer.py", line 774, in _train
    feed_batch)
  File "C:\Python3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 767, in run
    run_metadata_ptr)
  File "C:\Python3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 944, in _run
    % (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape())))
ValueError: Cannot feed value of shape (1600,) for Tensor 'TargetsData/Y:0', which has shape '(?, 1)'

据我了解，尝试将我的标签（这是一个 1600x1 张量）与我的输出层相匹配时会发生异常。但我不知道如何解决这个问题。

Answer 1

您需要向标签添加另一个轴，以便它们具有 (1600,1) 形状而不是 (1600,)

最简单的方法是这样的：

 labels = labels[:, np.newaxis]