Tensorflow：词袋文本分类：无法输入形状的值

Question

我在此处添加了此代码：https://sourcedexter.com/tensorflow-text-classification-python/，以尝试预测给定问题是否属于两个类别之一。

但是，我收到以下错误：

无法为形状为“(?, 2)”的张量“TargetsData/Y:0”提供形状 (1, 1666) 的值

相关代码如下：

# train_x contains the Bag of words and train_y contains the label/ category
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])

#reset underlying graph data
tf.reset_default_graph()
#Build neural network
net = tflearn.input_data(shape=[None,len(train_x[0])])
#layer?
net = tflearn.fully_connected(net,8)
#layer?
net = tflearn.fully_connected(net,8)
#output layer
net = tflearn.fully_connected(net, len(train_y[0]),activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)


#define model and set up tensorboard
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_dir = 'tflearn_logs')
#start training (grad descent algo)
model.fit(train_x, train_x, n_epoch = 1000, batch_size=1, show_metric = True)
model.save('model.tflearn')

我该如何解决？

Answer 1

• 这是常见的形状不匹配错误
• 错误是不言自明的
• 您的目标张量的形状为 [None, 2]
• 您正在为目标张量提供 (1, 1666) 的数组

• 您的 model.fit() 应该是：

  model.fit(train_x, train_y, n_epoch=1000, batch_size=8, show_metric=True)

• 查看第二个参数，它是目标train_y，但您将第二个参数指定为train_x
• 这意味着你说你的输入是你的标签，这是不正确的
• 可能这就是它向您抛出错误的原因