Python 输入tensorflow占位符时出现类型错误

我试图用以下语句来填充占位符：

image = tf.placeholder(tf.int32,shape = (256,256))
image.eval(feed_dict={image, (image_)})

其中，image_uu是：

array([[ 5, 12,  8, ..., 21,  2, 11],
       [ 5, 11, 13, ...,  9, 12,  4],
       [ 7,  2, 13, ...,  7,  9,  6],
       ..., 
       [ 1,  1,  6, ...,  8,  2,  4],
       [ 0,  2,  6, ...,  3,  6,  7],
       [ 4,  1,  4, ...,  9,  0,  5]], dtype=uint32)

我得到的错误是：TypeError:unhabable类型：'numpy.ndarray'。有人有什么想法吗

顺便说一句，我正在尝试将.mat文件作为图像加载到张量中。我有更好的选择吗

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谢谢。

提要应该是一本字典，所以您需要更改行

image.eval(feed_dict={image, (image_)})

进入

---

您可能打算使用

：

（冒号）而不是

，

（逗号）？在您的示例中，将

set

作为

feed\u dict

关键字参数，而不是

dict

。太好了。非常感谢！非常感谢。我想知道我是否可以只使用feed.dict构建图形，然后使用sess运行图形？我想它是在问我这个问题。你可以把占位符定义为构建图表的一部分。你不需要这样做。但是，您必须在会话内运行image.eval行（feed_dict={image:image}）。

image.eval(feed_dict={image:image_})