Numpy tensorflow ValueError:使用序列设置数组元素

我的数据格式如下：

我用这些数据来输入tensorflow代码：

user_batch = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name="id_user")
item_batch = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name="id_item")
tag_batch = tf.placeholder(tf.int32,shape=[3,None],name ="id_tag")
rate_batch = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])

及

那么它有一个错误：

文件“/home/ljh/NCF_TF/GMF.py”，第125行，GMF格式 速率（批量：速率}） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”， 第766行，运行中 运行_元数据_ptr） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”， 第937行，正在运行 np\u val=np.asarray（subfeed\u val，dtype=subfeed\u dtype） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/numeric.py”，第行 531，在asarray 返回数组（a，dtype，copy=False，order=order）值错误：使用序列设置数组元素

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问题的可能重复项可能是

tag\u batch=tf.placeholder（tf.int32，shape=[3，None]，name=“id\u tag”）

，其中它可能希望形状为

[None，3]

，可能会使用

用户、项目、标记、费率的类型和形状的打印。我已经创建了形状，并确认所有变量的形状是正确的，但它仍然具有相同的形状problem@PietroTortella
for i in range(EPOCH_MAX * samples_per_batch):
    users, items,tags,rates = next(iter_train)            
    _, pred_batch = sess.run([train_op, infer], feed_dict={user_batch: users,
                                                           item_batch: items,
                                                           tag_batch:tags,
                                                           rate_batch: rates})`