如何解决“输入占位符张量的值”错误？

Question

我是Tensorflow的新手，在阅读本书时，我发现他们的样本数据对我来说太冗长，无法追踪Tensorflow的工作。 在这种情况下，我改为制作了自己的超小csv文件。 解决了几个错误之后，我进入了脚本的结尾，似乎无法解决最后的错误：

InvalidArgumentError（请参见上面的回溯）：您必须使用dtype float和shape [？，1]输入占位符张量'y'的值
[[节点：y =占位符类型= DT_FLOAT，形状= [?, 1]，_ device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU：0”]]

下面是我的代码，下面是我包括print语句的输出的代码。 谁能帮助我了解此错误。 另外，我知道我的模拟数据不会输出任何明智的模型，我只想在切换到更复杂的数据之前先使其工作。 谢谢！

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import tarfile
import os

def load_data():
    return pd.read_csv("datasets/housing/mock.csv")

#load the data  
mockData = load_data()
print("mock data:")
print(mockData)

#add the bias
mockDataPlusBias = np.c_[np.ones((3,1)), mockData]
print("Mock data and bias:")
print(mockDataPlusBias)

#create placeholders
X = tf.constant(mockDataPlusBias, dtype=tf.float32, name="X")
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,1), name="y")

#for use with matmul
XT = tf.transpose(X)
print("X:")
print(X)
print("XT:")
print(XT)
print("y:")
print(y)

theta = tf.matmul(tf.matmul(tf.matrix_inverse(tf.matmul(XT, XT)), XT), y)
with tf.Session() as sess:
    theta_value = theta.eval()
    print(theta_value)

最后是打印语句：

mock data:
   col1  col2
0     1     2
1     4     5
2     7     8
Mock data and bias:
[[1. 1. 2.]
 [1. 4. 5.]
 [1. 7. 8.]]
X:
Tensor("X:0", shape=(3, 3), dtype=float32)
XT:
Tensor("transpose:0", shape=(3, 3), dtype=float32)
y:
Tensor("y:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

Answer 1

好像您已成功声明“ y”的形状和类型是什么，但实际上并未为y指定任何值。 对于占位符，你还需要使用feed_dict tf.Session运行过程中设置Y的值（一个或多个）。

在这里查看示例 。

一个有用的起点是正式的Tensorflow指南