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[英]Getting “InvalidArgumentError” in TensorFlow when working on MNIST data
[英]InvalidArgumentError in tensorflow (softmax mnist)
當我嘗試使用張量流完成softmax回歸時,出現了以下一些問題:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:
您必須使用dtype float [[Node:Placeholder_1 = Placeholderdtype = DT_FLOAT,shape = [],_device =“ / job:localhost / replica:0 / task:0 / cpu:0”]為占位符張量'Placeholder_1'提供一個值。 ]
通過上面的描述,我知道問題是參數類型錯誤。 但是在我的代碼中,我的數據類型與占位符相同。
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
m = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w)+b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
tf.global_variables_initializer()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = m.train.next_batch(100)
train_step.run({x: batch_xs, y: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y, 1), tf.arg_max(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(accuracy.eval({x: m.test.images, y: m.test.labels}))
我認為問題是由batch_xs(float32)和batch_ys(float32)的類型引起的。
關於如何解決這個問題有什么建議嗎?
該問題是由你傳遞造成的事實y
代替y_
到的feed_dict accuracy.eval
電話。
這樣,您將覆蓋y
的值,並且不使用占位符y_
。
只需將行更改為
print(accuracy.eval({x: m.test.images, y_: m.test.labels}))
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