python - 单维 tensorflow 占位符

Question

我在启动这个非常简单的 tensorflow 代码时遇到了困难。我正在尝试进行 y = theta1 * x + theta2 形式的简单直线拟合

我将 x 和 y 的数据创建为形状 [10] 的 numpy float32 数组，我创建了它们相应的占位符，如下所示:

tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [10])
tf_y = tf.placeholder(tf.float32, [10])

我按如下方式喂养它们:

sess.run(train, feed_dict={tf_x: x_data, tf_y: y_data})

完整的代码有点长，所以我创建了一个要点: https://gist.github.com/meowmiau/369393f41b679dd95f4ac4e2e16b0782

我遇到的问题是这样的:

tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float and shape [10]
 [[Node: Placeholder = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[10], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]]

但是，据我所知，没有不匹配的情况。

Answer 1

在您的代码中尝试进行此修改:

for i in range(1000):
  x_data, y_data = gen_data()
  _, e = sess.run([train, err], feed_dict={tf_x: x_data, tf_y: y_data})
  print e

@孙萌:

我认为将列表 [train, err] 传递给 sess.run() 是一个可能的解决方案。 以下代码片段的工作方式相同:

for i in range(1000):
  x_data, y_data = gen_data()
  feed_dict={tf_x: x_data, tf_y: y_data}
  print(sess.run(err, feed_dict=feed_dict))
  sess.run(train, feed_dict=feed_dict)

在您的代码中，两个占位符抛出错误“您必须为占位符张量提供一个值” 因为 sess.run(err) 是在没有 feed 的情况下执行的。