machine-learning - 占位符_2 :0 is both fed and fetched

Question

当我运行此代码时:

x = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None, 3))
with tf.Session() as sess: 
    feed_dict = dict()
    feed_dict[x] = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
    input = sess.run([x], feed_dict=feed_dict)

我收到此错误:

Placeholder_2:0 既被馈送又被提取。

我不确定我在这里做错了什么。为什么这不起作用？

Answer 1

您确定这段代码涵盖了您想要实现的目标吗？你要求读出你所经历的一切。这不是 tensorflow 中的有效调用。如果您想传递值而不对其执行任何操作(为什么？)，您应该有一个身份操作。

x = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None, 3))
y = tf.identity(x)

with tf.Session() as sess: 
    feed_dict = dict()
    feed_dict[x] = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
    input = sess.run([y], feed_dict=feed_dict)

问题是“馈送”实际上会覆盖您的操作生成的任何内容，因此您此时无法获取它(因为该特定操作不再真正生成任何内容)。如果添加此身份操作，您将正确地提供(覆盖 x)对结果(身份)不执行任何操作并获取它(身份产生的内容，即您作为 x 的输出提供的任何内容)