Python 3.x 执行sess.run（）时出错

我想执行我的图形模型，但我有困难。代码是：

epoch_x, epoch_y = features, labels
sess.run(optimizer, feed_dict = {"x:0": epoch_x, "y:0": epoch_y})

错误是：

---------------------------------------------------------------------------KeyError回溯（最近的呼叫 最后) D:\AnacondaIDE\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py 在运行中（self、handle、fetches、feed\u dict、options、run\u metadata）
1067 subfeed\u t=self.graph.as\u graph\u元素（subfeed， 允许张量=真， ->1068 allow_operation=False）1069例外情况除外，如e:

中的D:\AnacondaIDE\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py as图元素（自身、对象、允许张量、允许操作）2707
带自锁： ->2708返回自。作为图元素锁定（obj，允许张量，允许操作）2709

中的D:\AnacondaIDE\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py _由于图元素锁定（self，obj，allow_tensor，allow_operation）2749“存在。操作%s不存在 存在于 ->2750“图形”。%（repr（名称），repr（操作名称））2751尝试：

KeyError:“名称“x:0”引用了不存在的张量 图形中不存在操作“x”。“

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

TypeError回溯（最近的调用 最后）在（） 22#feed_dict={x:epoch_x，y:epoch_y} 23 --->24 sess.run（优化器，feed_dict={“x:0”：epoch_x，“y:0”：epoch_y}） 25列丢失追加（sess.run（成本，馈送dict={x:epoch\ux，y:epoch\uy}）） 26列精度追加（sess.run（accr，feed_dict={x:epoch_x，y:epoch_y}））

D:\AnacondaIDE\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py 运行中（自我、获取、馈送、选项、运行元数据） 893尝试： 894结果=self.\u运行（无、取数、输入、选项、， -->895运行（元数据） 896如果运行\u元数据： 897 proto_data=tf_session.tf_GetBuffer（run_metadata_ptr）

D:\AnacondaIDE\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py 在运行中（self、handle、fetches、feed\u dict、options、run\u metadata）
1069例外情况除外，如e:1070 TypeError（'无法将提要索引键解释为张量：' ->1071+e.args[0]）1072 1073如果存在（副进纸值，操作张量）：

TypeError:无法将提要索引键解释为张量：名称“x:0” 指不存在的张量。操作“x”不起作用 存在于图形中

我还尝试了以下说法：

sess.run(optimizer, feed_dict = {"x": epoch_x, "y": epoch_y})

那么错误是：

---------------------------------------------------------------------------NameError回溯（最近的调用） 最后）在（） 22#feed_dict={x:epoch_x，y:epoch_y} 23 --->24 sess.run（优化器，feed_dict={x:epoch_x，y:epoch_y}） 25列丢失追加（sess.run（成本，馈送dict={x:epoch\ux，y:epoch\uy}）） 26列精度追加（sess.run（accr，feed_dict={x:epoch_x，y:epoch_y}））

名称错误：未定义名称“x”

请注意，

print（features.shape）

产生：

（4000、6000、3）

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我使用的是Tensorflow gpu（1.3.0）。

在提要中不应该有引号，但键应该是指向要提要的占位符的python变量

例如，如果在声明占位符时

pl_ = tf.placeholder(...., name='placeholder_1')

那么你应该运行这个

sess.run(...., feed_dict={pl_: value})

而不是这个

sess.run(..., feed_dict={'placeholder_1': value})

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在提要dict中不应该有引号，但键应该是指向要提要的占位符的python变量

例如，如果在声明占位符时

pl_ = tf.placeholder(...., name='placeholder_1')

那么你应该运行这个

sess.run(...., feed_dict={pl_: value})

而不是这个

sess.run(..., feed_dict={'placeholder_1': value})

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您是否尝试过按照删除引号，即：

sess.run（优化器，feed\u dict={x:epoch\u x，y:epoch\u y}）

？将代码发布到您定义的位置placeholders@Ksyqoqoutes是一个问题，Pietro的回答也有帮助，因为我以前没有声明占位符。您是否尝试删除引号，即：

sess.run（优化器，feed\u dict={x:epoch\u x，y:epoch\u y}）

根据？将代码发布到您定义的位置placeholders@Ksyqo库特斯是个问题，皮埃特罗的回答也有帮助，因为我以前并没有声明占位符。