TypeError：予想されるバイナリまたはユニコードの文字列、リストを取得しましたTensorflow

Question

よろしくお願いします。だから、これは私のコードです：

import tensorflow as tf 
import os 
import pickle 
from numpy import asarray, reshape 

os.chdir('PATH') 

with open('xSensor.pkl','rb') as file: 
    x_train = asarray(pickle.load(file)) 

with open('ySensor.pkl','rb') as file: 
    y_train = asarray(pickle.load(file)) 

def neural_network(data): 
    n_nodes_h1 = 1000 
    n_nodes_h2 = 1000 
    n_nodes_h3 = 500 

    hidden_layer_1 = { 
     'weights': tf.Variable(tf.random_normal([13, n_nodes_h1],dtype=tf.float64)), 
     'biases': tf.Variable(tf.random_normal([n_nodes_h1],dtype=tf.float64)) 
    } 

    #Omitting some code that just defines a couple more layers in the same format as above 

    layer_1 = tf.matmul(data, hidden_layer_1['weights']) + hidden_layer_1['biases'] 
    layer_1 = tf.nn.relu(layer_1) 

    #Omitting more code. 

    output = tf.matmul(layer_3, output['weights']) + output['biases'] 

    return output 


def train_network(x_t,y_t): 
    x = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 13]) 
    y = tf.placeholder(tf.float64) 
    prediction = neural_network(x_t) 
    y_t = reshape(y_t,(700,1)) 
    cost = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_squared_error(labels=y_t, predictions=prediction)) 
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.005).minimize(cost) #learning rate by default is 0.01 
    n_epochs = 1000 

    with tf.Session() as sess: 
     sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
     for _ in range(0, n_epochs): 
      x_ = sess.run([optimizer,cost], feed_dict={x: x_t, y: y_t}) 
      print("Loss is: ", x_[1]) 



train_network(x_train,y_train) 

そして、ここでエラーログです：そんなにコードを投稿するための

Traceback (most recent call last): 
    File "C:/Users/my system/Desktop/height_sensor.py", line 94, in <module> 
    train_network(x_train,y_train) 
    File "C:/Users/my system/Desktop/height_sensor.py", line 77, in train_network 
    prediction = neural_network(x_t) 
    File "C:/Users/my system/Desktop/height_sensor.py", line 59, in neural_network 
    layer_1 = tf.matmul(data, hidden_layer_1['weights']) + hidden_layer_1['biases'] 
    File "C:\Users\my system\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_ops.py", line 1844, in matmul 
    a = ops.convert_to_tensor(a, name="a") 
    ...etc... 
TypeError: Expected binary or unicode string, got [15.0126, 1.38684, 27.6, 1.6323, -0.624113, 8.97763, 2.06581, 8.88303, -0.689839, 9.13284, 353.183, 349.178, 210.498] 

Process finished with exit code 1 

申し訳ありませんが、私はメーリングリストの少ない投稿したかったが、私は一つのことことを省略するかもしれないと心配していましたそれがエラーの原因となっていました。 誰かが正しい方向に私を向けるほど大変なことができたら、私はもっと幸せになるでしょう。 ありがとう

Answer 1

実際にすべてのコード、特にすべてのエラートレースバックを送信することをお勧めします。いくつかの偽のデータを使ってコードを実行することができます。私の最高の推測は、ピクルスがx_trainの値を返す方法について何かがあることです。おそらく配列のネストが多すぎます。私はトレースバック全体をさらに助けることができるかもしれませんが、いずれにしても、x_trainの一部を出力し、それが正しいフォーマットであるかどうかを確認することをお勧めします。