2017-04-23 10 views
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私のTensorFlowバージョンは1.0です。 私は、次のコードを実行すると:TensorFlow:TypeError:予想されるint64、代わりにタイプ '_Message'のテンソルを含むリストがあります

train_file='~/tf_code/train' 
filename_queue = tf.train.string_input_producer([train_file],num_epochs=None) 
reader = tf.TFRecordReader() 
_, ex = reader.read(filename_queue) 

sequence_features = { 
    "x":tf.FixedLenSequenceFeature([], dtype = tf.int64), 
    "tomatch_indices_1D":tf.FixedLenSequenceFeature([], dtype = tf.int64) 
} 

context_parsed, sequence_parsed = tf.parse_single_sequence_example(
    serialized=ex, 
    context_features={}, 
    sequence_features=sequence_features 
) 

indices = tf.cast(sequence_parsed['tomatch_indices_1D'],tf.int64) 
indices = tf.reshape(indices, (-1,3)) 
x = sequence_parsed['x'] 
lens = tf.shape(x)[0] 
tomatch_sparse = tf.SparseTensor(indices, tf.ones((tf.shape(indices)[0],)), 
    dense_shape=(lens,lens,lens)) 
tomatch = tf.sparse_tensor_to_dense(tomatch_sparse, validate_indices=False) 
print(tomatch) 
その後

私はtf.SparseTensor()でこのエラーを得た:

Traceback (most recent call last): 
    File "/Users/qingping/tf_code/SequenceExample/example_test.py", line 284, in <module> 
    stack_test() 
    File "/Users/qingping/tf_code/SequenceExample/example_test.py", line 276, in stack_test 
    tomatch_sparse = tf.SparseTensor(indices, tf.ones((tf.shape(indices)[0],)), dense_shape=(lens,lens,lens)) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py", line 127, in __init__ 
    dense_shape, name="dense_shape", dtype=dtypes.int64) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 637, in convert_to_tensor 
    as_ref=False) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 702, in internal_convert_to_tensor 
    ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 110, in _constant_tensor_conversion_function 
    return constant(v, dtype=dtype, name=name) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 99, in constant 
    tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape)) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 367, in make_tensor_proto 
    _AssertCompatible(values, dtype) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 302, in _AssertCompatible 
    (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__)) 
TypeError: Expected int64, got list containing Tensors of type '_Message' instead. 

私は、ファイルから読み出したデータ(インデックス)でSparseTensorを構築したい場合は、とSparseTensorのdense_shapeが変更されていますが、どうすればいいですか?ありがとう!

答えて

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私はTensorFlowがtf.SparseTensordense_shape引数として単一tf.int64テンソルにtf.int32テンソル(lens, lens, lens)のタプルを変換しようとすると、この不正なエラーメッセージが発生すると思います。

デフォルトの戻り値tf.shape()は、tf.int32です。次のようにあなたは、あなたがlensを計算するときに、明示的out_type引数を追加することで、この問題を解決することができます

lens = tf.shape(x, out_type=tf.int64)[0] 
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感謝を!あなたが正しいです!今はうまくいく。あなたの答えの前に、私は 'dense_shape'をTFRecordに格納し、それをTensor' dense_shape'にロードします。 – qingping

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