python - TensorFlow/TFLearn -架构错误 - 'ValueError: Cannot feed value of shape (64,) for Tensor u' TargetsData/Y : 0', which has shape ' (?，1)'

Question

我成功尝试了 tflearn 快速入门泰坦尼克号教程并进一步进行了一些测试。我通过 8 个浮点输入来预测浮点目标，然后我修改了一些教程'ValueError:无法为张量 u'TargetsData/Y:0' 提供形状 (64,) 的值，其形状为 '(?, 1)''

构建神经网络

net = tflearn.input_data(shape=[None, 8])
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='relu')
net = tflearn.regression(net)

定义模型

model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0)

开始训练(应用梯度下降算法)

model.fit(data, mfe, n_epoch=100)#Err occurs

有人可以帮助我吗:1.“形状(64,)”和形状“(?, 1)”代表什么？2. 如何修复这个架构错误？3. 您能推荐一些学习神经网络架构的 Material 吗？

谢谢和问候，西蒙

Answer 1

我从未使用过 TensorFlow，但我敢打赌这只是一个广播问题。尝试将当前形状为 (64,) 的有问题的数组的形状更改为 (64,1)，即从行向量更改为列向量:

my_array.shape = (64, 1)

或者更一般地说，对于任何长度:

my_array.shape = (-1, 1)

您可以在 numpy 文档页面上阅读有关形状和广播规则的更多详细信息。至于神经网络架构学习 Material 的推荐，不幸的是，根据 SO 规则，这是偏离主题的(过于基于观点)。