train.pyを実行するとテンソルフローが発生する

Question

TypeError：フィードの値をtf.Tensorオブジェクトにすることはできません。許容されるフィード値には、Pythonスカラ、文字列、リスト、またはnumpy ndarraysが含まれます。私のテンソルフローコードを実行すると 私のコードの下にいくつかのバグはありますか？私はfeed_dict型を使用してテンソル型を変換しました。なぜまだ失敗したのですか？

with tf.Session() as sess: 
       tf.initialize_all_variables().run() 
       coord = tf.train.Coordinator() 
       threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 
       print('Initialized!') 
       for step in xrange(150000): 
         data,label = read_data(FLAGS.train_file) 
         feed_dict = {train_data_node: data, 
            train_labels_node: label} 
         _, l, lr, predictions = sess.run([optimizer, loss_value, learning_rate, train_prediction],feed_dict=feed_dict) 

Answer 1

エラーは言う：

feed_dict = {train_data_node: data, 
    train_labels_node: label} 

したがって、1つ（または両方）label & datatf.Tensor間は次のとおりフィードの値がフィードがあるtf.Tensor

ことができませんオブジェクト。

このオブジェクトに値を抽出し、フィードの許容値を取得する必要があります。

これを行うには、オブジェクトをフィードに渡す前にオブジェクトをrun（またはeval）にする必要があります。

Tlの; DR：

feed_dict = {train_data_node: data.eval(), 
    train_labels_node: label.eval()}