typeError:The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.Acceptable feed values include Python scalars,strings,lists.numpy ndarrays,or TensorHandles.For reference.the tensor object was Tensor...

【typeError:The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.Acceptable feed values include Python scalars,strings,lists.numpy ndarrays,or TensorHandles.For reference.the tensor object was Tensor...】的更多相关文章

typeError:The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.Acceptable feed values include Python scalars,strings,lists.numpy ndarrays,or TensorHandles.For reference.the tensor object was Tensor...

如上贴出了:错误信息和错误代码. 这个问题困扰了自己两天,报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样,不能作为tensor. 后来问了大神,原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式,所以输入不能用tensor,而tf.reshape()返回结果就是一个tensor了,所以输入会报错. 因此改为了这种格式灵机一动,全都使用numpy里面的方法提供格式的转换,这样就不会产生tensor形的变量了.改完以后成功运行…

VGGnet——从TFrecords制作到网络训练

作为一个小白中的小白,多折腾总是有好处的,看了入门书和往上一些教程,很多TF的教程都是从MNIST数据集入手教小白入TF的大门,都是直接import MNIST,然后直接构建网络,定义loss和optimizer,设置超参数,之后就直接sess.run()了,虽然操作流程看上去很简单,但如果直接给自己一堆图片,如何让tensorflow读取,如何喂入网络进行训练,这些都不清楚,所以作为小白,先从最简单的CNN——VGGnet入手吧,在网上随便下载了个数据集——GTSRB(因为这个数据集最小,下载…

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype float and shape [?,227,227,3]

记一次超级蠢超级折磨我的bug. 报错内容: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype float and shape [?,227,227,3] [[Node: x_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,227,227,3], _device="/…

TensorFlow遇到的问题汇总（持续更新中......）

1.调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错. #原因是这个函数,不能按以前的方式进行调用了,只能使用命名参数的方式来调用. #原来是这样的: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y, y_)) #修改成这样的: tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_)) 2.Tensor…