通过feed_dict输入到占位符的值的TensorFlow "InvalidArgumentError“
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，占位符（Placeholder）是一种特殊的Tensor对象，用于在运行时提供输入数据。通过feed_dict参数将数据输入到占位符。
当我们在使用TensorFlow时，如果我们尝试将一个无效的值传递给占位符，就会出现"InvalidArgumentError"错误。这个错误通常发生在以下几种情况下：
- 数据类型不匹配：占位符有一个指定的数据类型，如果传递给占位符的值的数据类型与之不匹配，就会出现该错误。例如，将一个字符串传递给一个期望整数类型的占位符。
- 形状不匹配：占位符有一个指定的形状（维度），如果传递给占位符的值的形状与之不匹配，就会出现该错误。例如，将一个形状为(3, 3)的矩阵传递给一个期望形状为(2, 2)的占位符。
- 未提供足够的数据：如果我们没有为占位符提供足够的数据，即传递给占位符的值的维度与占位符的形状不匹配，就会出现该错误。
为了解决"InvalidArgumentError"错误，我们可以采取以下措施：
- 检查数据类型：确保传递给占位符的值的数据类型与占位符的数据类型相匹配。可以使用Python的type()函数检查数据类型。
- 检查形状：确保传递给占位符的值的形状与占位符的形状相匹配。可以使用TensorFlow的shape属性检查形状。
- 提供足够的数据：确保为占位符提供足够的数据，即传递给占位符的值的维度与占位符的形状匹配。
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noise = np.random.rand= {x:xdata[rand_int], y: y_true[rand_int]}
浏览 0提问于2018-11-03得票数 0
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init =
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描述如何获取feed_dict输入的</e
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sess = tf.Session()
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sess.cl
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我正在使用python3.6中的tensorflow代码。当我尝试这样做时，会出现一个异常：
InvalidArgumentError (参见上面的跟踪)：您必须为占位符张量“占位符”提供一个带有dtype float的值。[节点:占位符= _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0&
浏览 1提问于2018-02-24得票数 0
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如果我定义这个简单的Keras模型from tensorflow import kerasmodel = keras.Model(inputs=l1, outputs=l2)
假设我将输入和标签值分别存储在如何评估some_v
浏览 1提问于2019-09-21得票数 1
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'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:您必须为占位符张量“输入”提供一个值，其中包含dtype float和shape？令人惊讶的是，当
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print(sess.run(p_2D, feed_dict</em
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import tensorflow as tf
b = tf.Variabletf.global_variables_initializer())
sess.run([cost,hypothesis,train], feed_dict当我在Python中输入x_col[0]时，我得到了array(
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我正在使用tensorflow和预先训练的mobilenet_v2模型进行我的项目，这个模型可以在上找到 if "Relu" in i.name:
print(sess.run(i.values(), feed_dict{ X
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real_data = np.ndarray(shape=(=feed_dict)
File "/home/att/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/ session.py
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sess.run(train_op，feed_dict={图像: e，标签: l，keep_prob_fc2: 0.5})
X= tf.placeholder(tf.float32，无，10 * 1024)
InvalidArgumentError (参见上面的跟踪信息)：您必须为占位符张
浏览 4提问于2017-01-12得票数 30
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--进行转换，但是它引发了一个错误，显然期望sess.run()有一个feed_dict值。但是，由于这里我并不试图运行依赖于未知值的操作，所以我认为这里不需要feed_dict，因为这里所做的只是转换。此外，为了检查，我还尝试使用相同的方法转换一个tf.constant(1,2,3)值，尽管它的数据类型与input_image相同，但还是成功地编译了它。, 3)
<class 'tensorflow
浏览 2提问于2019-11-24得票数 1
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