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ValueError:无法为形状为'(?，1)‘的张量'Placeholder_1:0’提供形状(6165，5)的值

这个错误信息是在使用张量（Tensor）进行计算时出现的。它表明在给定张量的形状时，提供的值的形状与期望的形状不匹配，导致无法进行计算。

在这个特定的错误信息中，我们可以看到有两个张量：'Placeholder_1:0' 和一个形状为'(?，1)'的张量。其中，'Placeholder_1:0' 是一个占位符（Placeholder），它在计算图中用于接收输入数据。而形状为'(?，1)'的张量表示一个未知数量的行数，但每行有一个元素。

根据错误信息，我们尝试为'Placeholder_1:0' 提供一个形状为(6165，5)的值，但这与期望的形状不匹配，因此出现了 ValueError。

要解决这个错误，我们需要确保提供给'Placeholder_1:0' 的值的形状与期望的形状一致。可以通过以下步骤来解决：

检查代码中对'Placeholder_1:0' 的定义，确保它的形状与期望的形状一致。可以使用 TensorFlow 的 tf.placeholder 函数来定义占位符，并指定期望的形状。
检查代码中为'Placeholder_1:0' 提供值的部分，确保提供的值的形状与期望的形状一致。可以使用 TensorFlow 的 feed_dict 参数来为占位符提供值，确保值的形状与期望的形状一致。
如果在提供值的过程中出现了形状不匹配的错误，可以使用 TensorFlow 的 reshape 函数来调整值的形状，使其与期望的形状一致。

总结起来，要解决这个错误，需要检查并确保占位符的定义和提供的值的形状与期望的形状一致。如果仍然出现错误，可以考虑使用 TensorFlow 的 reshape 函数来调整形状。在腾讯云的云计算平台中，可以使用 TensorFlow 相关的产品和服务来进行深度学习和机器学习任务，例如腾讯云的 AI 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云的弹性计算服务（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等。

相关搜索:无法为形状为'(?，1)‘的张量'Placeholder_1:0’提供形状(100，)的值 ValueError:无法为形状为'(?，128,128，1)‘的张量'x:0’提供形状(64，)的值无法为形状为'(?，3)‘的张量'Placeholder:0’提供形状()的值 ValueError:无法为形状为'(1，50)‘的张量'Placeholder_22:0’提供形状(0,31399，50)的值 ValueError:无法为形状为'(?，30)‘的张量'Placeholder_26:0’提供形状(261,25088)的值 Tensorflow值错误:无法为形状为'(?，1)‘的张量'Placeholder_5:0’提供形状(8009，)的值 ValueError:无法为形状为'(?，)‘的张量'input_example_ Tensor :0’提供shape ()的值 ValueError:无法为形状为'(?，637,1162)‘的张量u’‘Placeholder:0’提供形状(637,1162)的值 TensorFlow无法为形状为'(?，8)‘的张量'Placeholder_21:0’提供形状(538，1)的值？ValueError:无法为形状为'(?，80，60，1)‘的张量'input/X:0’提供形状(64，80，60，3)的值 ValueError:无法为形状为'(?，3)‘的张量'image_ Tensor :0’馈送形状(1,233,472，4)的值无法为张量占位符提供形状的值 Tflearn/Tensorflow值错误：“无法为形状为'(?，1)‘的张量'TargetsData/Y:0’提供形状(50，11，11)的值”ValueError:无法为形状为'(40,224,224，3)‘的张量'Placeholder_4:0’提供形状(40,244,244)的值 Tensorflow / Tflearn ValueError:无法为形状为'(?，4，11，11)‘的张量'input/X:0’提供形状(4，11，11)的值 Python -无法为形状为'(?，25，25)‘的张量'Placeholder:0’提供形状(64，25，9)的值如何修复'ValueError:无法为Keras上具有形状Z的张量Y提供形状X的值 Tensorflow值错误:无法为形状为'(?，50，50，1)‘的张量u’‘InputData/X:0’提供形状(96，50，50)的值。无法为具有形状“(？，2)”tensorflow python的张量“Placeholder_24:0”提供形状(25，2，1)的值 Tensorflow ValueError:无法为形状为'(40，24，24，3)‘的张量u’‘real_images:0’提供形状(40，24，24，4)的值

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tf.unstack

将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。

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tf.train.batch

在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作，将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列，则其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用该操作，则由您自己负责捕获此异常。

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它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。

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经过了一年的休整，终于博客也要恢复原先坑着的系列了，《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的，第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了，但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年，我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考，所以我决定做出些许调整。首先，本系列不再单独分理论、实践篇，而是采用交织在一起的形式。其次，将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者，所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。

01

将tf.batch_matmul替换成tf.matmul的实现

x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。

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Tensorflow解决MNIST手写数字分类问题

官网：https://www.tensorflow.org/tutorials/layers

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tf.train

1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数

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Tensorflow快速入门

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tensorflow运行mnist的一些

最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。

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1.Tensor介绍 Tensor（张量）是Tensorflow中最重要的数据结构，用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。其中零维张量表示的是一个标量，也就是一个数；一维张量表示的是一个向量，也可以看作是一个一维数组；二维张量表示的是一个矩阵；同理，N维张量也就是N维矩阵。在计算图模型中，操作间所传递的数据都可以看做是Te

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tf.data

返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。

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tf.where

根据条件返回元素(x或y)。如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。

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初步了解TensorFlow

在本章中，我们一起来学习下TensorFlow。我们将会学习到TensorFlow的一些基本库。通过计算一个线性函数来熟悉这些库。最后还学习使用TensorFlow搭建一个神经网络来识别手势。本章用到的一些库在这里下载。

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在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。

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tf.stack

将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。

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Tensorflow基础入门十大操作总结

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tf.parse_single_example

对于稠密张量，返回的张量与parse_example的输出相同，除了没有批处理维数，输出形状与dense_shape中给出的形状相同。

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TensorFlow 高效编程

TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能，这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库（例如 numpy）不能完成的事情（例如自动区分）。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow，并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。

01

tf.io.parse_single_example()

类似parse_example，除了：对于稠密张量，返回的张量与parse_example的输出相同，除了没有批处理维数，输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量，删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量)，值向量不变，删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。

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tf.boolean_mask

一般情况下，0 < dim(mask) = K <= dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。然后我们有:boolean_mask(张量，掩码)[i, j1，…,jd] =张量(i1,…,反向,j - 1,…其中(i1，…，iK)是mask (row-major order)的第i个真实条目。轴可以与遮罩一起使用，以指示要遮罩的轴。在这种情况下，轴+ dim(掩模)<= dim(张量)和掩模形状必须匹配张量形状的第一个轴+ dim(掩模)维数。还请参见:tf.ragged.boolean_mask，它可以应用于稠密张量和不规则张量，如果需要保留张量的掩码维(而不是像tf.boolean_mask那样将它们压扁)，可以使用它。

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深度学习_1_Tensorflow_1

# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.

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TensorFlow入门：一篇机器学习教程

TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库，用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法，它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。

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tf.random_uniform()

从均匀分布中输出随机值。生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除在外。对于浮点数,默认范围是 [0, 1)。对于整数，至少 maxval 必须明确地指定。在整数情况下，随机整数稍有偏差，除非 maxval - minval 是 2 的精确幂。对于maxval - minval 的值，偏差很小，明显小于输出(2**32 或者 2**64)的范围。

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