[英]Tensorflow error: Shape must be rank 0 but is rank 1 for 'cond_1/Switch'
我是tensorflow的新手,我正在进行一些在线练习以熟悉tensorflow。 我想做以下任务:
从任何正态分布创建两个形状300的张量
x
和y
。 使用tf.cond()
返回:
均方误差
(x - y)
如果在所有元素的平均(x - y)
为负。否则,张量中所有元素的绝对值之和
(x - y)
。
我的实施:
x = tf.random_normal([300])
y = tf.random_normal([300])
mse = lambda: tf.losses.mean_squared_error(y, x)
absval = lambda: tf.abs(tf.subtract(x, y))
out = tf.cond(tf.less(x, y), mse, absval)
错误:
Shape must be rank 0 but is rank 1 for 'cond_1/Switch' (op: 'Switch') with input shapes: [300], [300]
试试这个:
x = tf.random_normal([300])
y = tf.random_normal([300])
mse = lambda: tf.losses.mean_squared_error(y, x)
absval = lambda: tf.reduce_sum(tf.abs(tf.subtract(x, y)))
out = tf.cond(tf.reduce_mean(x - y) < 0, mse, absval)
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