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我有这个 CNN 我正在工作。
输入形状是动态的,但我将其固定为 [?, 600, 451, 3] (batch_size, height, width, channels) 以便我可以调试它。
我有一个 随机批量生成器 我创建:
test = random_batch_generator(z_train
, num_processes=12
, num_batch=steps_train
, preloaded_batch=100
, batch_size=batch_size
, chunk_size=batch_size
, dataaugmfunc=heavy_dataaugm
, seq=seq
, initial_dim=initial_dim
, min_overlap=MINOVERLAP
)
当我做:
next(test)[0].shape
或者
next(test)[0].dtype
它向我输出正确的形状 ([?, 600, 451, 3]) 和 dtype (float32),这在理论上是我输入所需的。我也查了批次的内容,好像不错。
model.fit_generator(
random_batch_generator(z_train (...)),
validation_data= (x_val_mem,y_val_mem),
steps_per_epoch=steps_train,
validation_steps=steps_val,
epochs=epochs
,callbacks=model_callbacks(modelname)
,class_weight = [0.005,0.995]
)
此错误消息:
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'input_1' with dtype float and shape [?,600,451,3]
[[Node: input_1 = Placeholderdtype=DT_FLOAT, shape=[?,600,451,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]]
最佳答案
关于tensorflow - Keras/Tensorflow : "You must feed a value for placeholder tensor ' input_ 1' with dtype float and shape [?, 600, 451, 3]",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51483450/
我在this link中阅读了tf.Print的参数input_的说明。我尝试了几个实验,得到的结果让我很困惑。 我使用以下代码进行实验 A = tf.constant([[1, 2, 3], [4,
我在训练 GAN 的判别器时收到意外错误“您必须为占位符张量‘input_1’提供一个值,其中包含 dtype float” 错误在这里: W tensorflow/core/framework/op
我有这个 CNN 我正在工作。 输入形状是动态的,但我将其固定为 [?, 600, 451, 3] (batch_size, height, width, channels) 以便我可以调试它。 我有
我是一名优秀的程序员,十分优秀!