python - 使用 Keras 后端函数时出现 InvalidArgumentError

Question

我正在使用 Keras 后端函数来计算强化学习设置中的梯度，以下是代码片段。对于此代码，我也收到以下错误。可能是什么原因造成的？

       1  X = K.placeholder(shape=(None, 32, 32, 3)) 
       2  train_fxn = K.function([X], [], updates=updates)
       3  X = self.states[0].reshape(1, 32, 32, 3)
       4  train_fxn([X])

错误是

       InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'sequential_2_input_1' with dtype float and shape [?,32,32,3]
     [[Node: sequential_2_input_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,32,32,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]]

Answer 1

它提示您提供的向量要么形状不正确，要么包含 float 以外的值。

您向第 1 行的向量传递了一个 None 值，这可能会导致错误。