Python TensorFlow/TFLearn-架构错误&x27；ValueError：无法为张量u'输入形状（64，）的值；TargetsData/Y:0'；，其形状为'；（？，1）和#x27；

我成功地学习了快速入门泰坦尼克号教程，并做了一些进一步的测试。 我通过8个浮点输入预测浮点目标，然后修改了一些教程 'ValueError:无法为具有形状'（？，1）'的张量u'TargetsData/Y:0'馈送形状（64，）的值

建立神经网络 定义模型 开始训练（应用梯度下降算法） 谁能帮我一下吗 1.“shape（64，）”和“shape”（？，1）”代表什么？ 2.如何修复此架构错误？ 3.你能推荐一些学习神经网络架构的材料吗

谢谢和问候，

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西蒙

我从未使用过TensorFlow，但我打赌这只是一个广播问题。尝试将当前具有形状（64，）的有问题数组的形状更改为（64,1），即从行向量更改为列向量：

my_array.shape = (64, 1)

或更一般地适用于任何长度：

my_array.shape = (-1, 1)

您可以在numpy文档页面上阅读有关形状和广播规则的更多详细信息。至于神经网络体系结构学习材料的推荐，不幸的是，根据SO规则，这是离题的（过于基于观点）。

shape（64，）是网络模型中的批大小。这里tflearn使用64作为默认值。如果您将批大小指定为8，它将是shape（8，）

形状（？，1）是网络的输出。泰坦尼克号的例子是一个分类问题，它有两个类，所以它的输出有两个单位

net=tflearn.reshape(net,[-1])

这应该可以解决这个问题。-1表示没有

确保在估计器层（即tflearn）之前完成重塑。回归

1）形状（64）是默认的批次大小，
形状（？，1）是用于确定损失的网络输出

2） 如何修复此架构错误？ 因为您的输出是形状的（样本数，2） 你的最后一层应该是

net=tflearn.完全连接（net，2，activation='relu'）

3） 你能推荐一些学习神经网络的材料吗 建筑学

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Udacity.com、Udemy.com都有非常好的神经网络课程，你可以免费学到很多东西

总是很好的回答你的问题…谢谢！！这有助于：）

my_array.shape = (64, 1)

my_array.shape = (-1, 1)

net=tflearn.reshape(net,[-1])