我正在使用 Keras 后端函数来计算强化学习设置中的梯度,以下是代码片段。对于此代码,我也收到以下错误。可能是什么原因造成的?
1 X = K.placeholder(shape=(None, 32, 32, 3))
2 train_fxn = K.function([X], [], updates=updates)
3 X = self.states[0].reshape(1, 32, 32, 3)
4 train_fxn([X])
错误是
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'sequential_2_input_1' with dtype float and shape [?,32,32,3]
[[Node: sequential_2_input_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,32,32,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]]
最佳答案
它提示您提供的向量要么形状不正确,要么包含 float 以外的值。
您向第 1 行的向量传递了一个 None
值,这可能会导致错误。
关于python - 使用 Keras 后端函数时出现 InvalidArgumentError,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50105734/