Python Tensorflow-数据的维度，占位符

我是Tensorflow的完全初学者，如果我的问题很琐碎，我很抱歉，但我已经查阅了文档和Google，找不到答案。（我也为我的英语道歉）

我想做点像

sess.run(train, {x:x_train, y:x_train}

其中x_train是一个大小为3190的数组，包含我的输入数据（尺寸为60*4的数组）

我的问题是，x应该是：

x = tf.placeholder(tf.bool, [60,4])

或

?

第一个给出了以下错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (3190, 60, 4) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(60, 4)'

如果我使用第二个，我如何用0Do use达到x[I][j]

并供您的逻辑和使用

x_flat = tf.reshape( x , [ -1 , 60*4 ] )
ij1 = tf.reshape( tf.one_hot( [i1*4+j1] , 60*4 , dtype=tf.float32 ) , [ 60*4 , 1 ] )
ij2 = tf.reshape( tf.one_hot( [i2*4+j2] , 60*4 , dtype=tf.float32 ) , [ 60*4 , 1 ] )

tf.logical_and( tf.matmul( x_flat , ij1 ) , tf.matmul( x_flat , ij2 ) )

---

在这种情况下，你需要一个三维张量。然而，示例

tf.logical_和（x[i1][j1]，x[i2][j2]）

不够清楚。

i1，j1

和

i2，j2

之间的关系是什么？你打算计算一个

60*4*60*4

4D张量吗？谢谢你的回答。我的3190输入中的每一个都是一个60*4张量，它代表一个由60个核苷酸组成的DNA序列。每个核苷酸表示为1×4布尔数组，指示该核苷酸是a、C、G还是T（例如，如果在位置30处存在a，则x[30]=[1,0,0,0]）。我想对输入执行一些“和”操作，例如“位置3有一个A，位置15有一个C”（x[3][0]和x[15][1]）。每个都是1*1张量。我希望这更清楚？谢谢！我添加了一些类型转换（matmul的bool到float32，logical_和的float32到bool），这似乎起到了作用。非常感谢你！请将此答案标记为解决方案@DNAprototype

tf.logical_and(x[i1][j1],x[i2][j2])

x = tf.placeholder(tf.bool, [None,60,4])

x_flat = tf.reshape( x , [ -1 , 60*4 ] )
ij1 = tf.reshape( tf.one_hot( [i1*4+j1] , 60*4 , dtype=tf.float32 ) , [ 60*4 , 1 ] )
ij2 = tf.reshape( tf.one_hot( [i2*4+j2] , 60*4 , dtype=tf.float32 ) , [ 60*4 , 1 ] )

tf.logical_and( tf.matmul( x_flat , ij1 ) , tf.matmul( x_flat , ij2 ) )