Python tensorflow中的值错误，，，

值错误：无法为张量输入形状（7800,28,28,1）的值 “占位符：0”，其形状为“（1、28、28、）”

我的占位符如下所示：

x1_image = tf.placeholder(tf.float32, [1, Size, Size, None])

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如何在张量流中将（7800，28，28，1）转换为（1，28，28，7800）？

定义占位符以匹配数据的形状：

x1_image = tf.placeholder(tf.float32, [None, Size, Size, 1])

然后，可以使用对尺寸进行重新排序：

x1_image = tf.transpose(x1_image, (3, 1, 2, 0))  # Now it has shape (1, Size, Size, None)

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实际上，我不确定您是否需要使用

（3,1,2,0）

或

（3,2,1,0）

对轴进行重新排序，因为它们都具有相同的形状；第一个将保持轴1和轴2在同一位置，第二个也将交换它们。

用形状定义占位符如何

[None，Size，Size，1]

，假设您的尺寸为28？感谢您的友好响应。是的，Size=28，，，我尝试过这样[None，Size，Size，1]但不起作用。我用一些虚拟数据验证了我的方法。可能是代码的其他部分导致了错误。请发布一个最简单的代码示例。特别是，向我们展示一下你将数据输入到图表的部分。非常感谢。我正在尝试，，，