MNISTチュートリアル

Question

をコード化している間にInvalidArgumentErrorがあります。これは私の最初のテンソルフローのステップです。誰かが私と同じ問題を抱えていて、周りに道があるとしたら幸いです。

私はmnistチュートリアルをコーディングしていますし、私の現在のコード・スニペットは、次のとおりです。

#placeholder for input 
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # None means a dimension can be of any length 

#Weights for the model: 784 pixel maps to ten results 
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) 

#bias 
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 

#implementing the model 
y = tf.matmul(x,W) + b 

#implementing cross-entropy 
y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) 

#cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 
cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)) 

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 

sess=tf.InteractiveSession() 
tf.global_variables_initializer().run() 

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 
for _ in range(1000): 
    batch_xs, batch_xy64 = mnist.train.next_batch(100) 
    batch_xy = batch_xy64.astype(np.float32) 
    sess.run(train_step , feed_dict={x:batch_xs,y:batch_xy}) 

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) 

print (sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels})) 

まず、私は何の違いをしなかったソース・コードでMNISTの説明と1からcross_entropyてみました。私は明示的にそれがフロート64

これもsession.runののfloat32テンソルと変数のように、問題のようだとして返されるよう、batch_xyをキャストしようと

注意が予想されているように見えます。私はコードをデバッグ見たよう

は限り、mnistでラベスはのfloat64として返されます - おそらくそれは私のエラー説明：

 
... 
     File "/home/braunalx/python-workspace/LearnTensorFlow/firstSteps/MNIST_Start.py", line 40, in mnist_run 
    y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) 


    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1548, in placeholder 
    return gen_array_ops._placeholder(dtype=dtype, shape=shape, name=name) 
... 
    InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder_1' with dtype float and shape [?,10] 
    [[Node: Placeholder_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,10], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]] 

提供mnistデータを持つすべての問題はありますか？

Answer 1

エラーは、必要なプレースホルダに値を入力していないことを示しています。この行のyをy_と交換してください。sess.run(train_step , feed_dict={x:batch_xs,y:batch_xy})