输入张量流的多维数组

Question

我想知道是否有办法在 tensorflow 中为网络提供多维数组。

我有一个占位符：

y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, 6], name='y')

我给它提供了一批不同尺寸的标签列表，其中每个标签的大小为 6，即：

y_batch = [ array([[ 124.77579894,   17.88854382,   65.        ,  136.5       ,
       0.6       ,    0.8       ],
   [  25.17935662,    8.06225775,  158.        ,   27.5       ,
       0.96923077,    0.24615385]])
array([[  10.29563014,   11.66190379,   52.5       ,  113.5       ,
       0.47058824,   -0.88235294],
   [  81.88406438,   23.19482701,  102.        ,  104.5       ,
       0.96654275,   -0.25650558],
   [  26.        ,    8.54400375,  166.5       ,   90.        ,
       0.75342466,   -0.65753425]])
array([[  25.29822128,    8.54400375,  196.        ,  126.5       ,
      -0.75342466,   -0.65753425]])]

我是这样喂它的：

sess.run(train_step, feed_dict={x: x_batch, y_: y_batch, keep_prob: 0.5})

然后从上面一行抛出这个错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

Answer 1

来自answer：这个特殊的错误来自 numpy.在维度不一致的序列上调用 np.array 可能会抛出它。

np.array([1,2,3,[4,5,6]])

ValueError: setting an array element with a sequence.

看起来它在 tf 确保 feed_dict 的所有元素都是 numpy.array 类型时失败了。所以，请检查您的feed_dict。

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