feed_dictはテンソルフローでintをテンソルに変換できません

Question

テンソルフローの最も難しい部分は、テンソルと目的地が一致しているようです。

実行時エラー： TypeError：「feed_dictキーをTensorとして解釈できません：intをTensorに変換できません」

私はXORの問題を解決しようとしていますが、これは私の主な設定です。あなたが詳細を参照する必要があるか、私はhttp://pastebin.com/GqrX21vf

より良いinp_vecを何ができるかを教えたい場合

i = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,1]) 

inp_vec = [[1.,0.],[0.,1.],[1.,1.],[0.,0.]] 
solutions = [[1.],[1.],[0.],[0.]] 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

    for i in range(1000): 
     sess.run(optim, feed_dict={i:inp_vec, y_:solutions}) 

は、ここで[4x2の]は、全体のコードだと解決策は、[4×1]です。どちらもプレースホルダと一致する必要があります。テンソルフローを開始して以来、私はマッチングに問題があったので、基本的にセットアップを理解していないと思っています。これについての明確化は非常に高く評価されるだろう。

Answer 1

変数iへの参照を、forループのiで上書きしています。この問題を解決するには、名前をx_に変更します。

x_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,1]) 

inp_vec = [[1.,0.],[0.,1.],[1.,1.],[0.,0.]] 
solutions = [[1.],[1.],[0.],[0.]] 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

    for i in range(1000): 
     sess.run(optim, feed_dict={x_:inp_vec, y_:solutions})