TensorFlow/TFLearnは形状の値をフィードできません

Question

私はSciKitから来て、TensorFlowのハングを取得しようとしています。

net = tflearn.input_data(shape=[None, 54]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax') 
net = tflearn.regression(net) 
model = tflearn.DNN(net) 
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=1, show_metric=True) 

私のアプリは、ループを実行し、データフレームを取り、それをnp配列に変換して予測します。形状を有し、「0' ：テンソルu'InputData/X用

def predict(predict_dataframe): 
    df = predict_dataframe.values 
    pred = model.predict([df]) 

私は形状（1、1、54）の供給ができない値を取得する（54？）。

私はそれを再構成しなければならないと理解していますが、オンラインで見た他の例の中から正確にどのように移動するのかはわかりません。

Answer 1

あなたは余分なリストでそれをラッピングしているようです。試してくださいpred = model.predict(df)。