Python 使用回迁列表运行tensorflow不起作用

我在玩Tensorflow，实现了一个k均值聚类算法。一切都很好，但是如果我想在

列表

中使用两次回迁来运行会话，我总是会得到一个错误，

列表

不能转换为

张量

或

操作

代码明确地说，我可以使用列表调用

Session.run（）

。我做错什么了吗

以下是源代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def tf_k_means(k, data, eps_=0.1):
    eps = tf.constant(eps_)

    cluster_means = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
    tf_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name='data')

    model = tf.initialize_all_variables()

    expanded_data = tf.expand_dims(tf_data, 0)
    expanded_means = tf.expand_dims(cluster_means, 1)
    distances = tf.reduce_sum(tf.square(tf.sub(expanded_means, expanded_data)), 2)
    mins = tf.to_int32(tf.argmin(distances, 0))

    clusters = tf.dynamic_partition(tf_data, mins, k)
    old_cluster_means = tf.identity(cluster_means)
    new_means = tf.concat(0, [tf.expand_dims(tf.reduce_mean(cluster, 0), 0) for cluster in clusters])

    clusters_moved = tf.reduce_sum(tf.square(tf.sub(old_cluster_means, new_means)), 1)
    converged = tf.reduce_all(tf.less(clusters_moved, eps))

    cms = data[np.random.randint(data.shape[0],size=k), :]

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(model)
        conv = False
        while not conv:
            #####################################
            # THE FOLLOWING LINE DOES NOT WORK: #
            #####################################
            (cs, cms, conv) = sess.run([clusters, new_means, converged], 
                                        feed_dict={tf_data: data, cluster_means: cms})    

    return cs, cms

以下是错误消息：

TypeError: Fetch argument [<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:0' shape=(?, 2) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:1' shape=(?, 2) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:2' shape=(?, 2) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:3' shape=(?, 2) dtype=float32>] of 
[<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:0' shape=(?, 2) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:1' shape=(?, 2) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:2' shape=(?, 2) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'DynamicPartition_25:3' shape=(?, 2) dtype=float32>] has 
invalid type <class 'list'>, must be a string or Tensor. (Can not 
convert a list into a Tensor or Operation.)

TypeError:Fetch参数[,，
, 
, 
]的
[, 
, 
, 
]有
无效类型，必须是字符串或张量。（不能
将列表转换为张量或运算。）

tf.dynamic_partition

返回一个值，因此

集群本身就是一个列表

clusters = tf.dynamic_partition(tf_data, mins, k)

当您将该列表输入到sess.run中的另一个列表中时，我认为这就是您的问题所在。你可以试试：

sess.run(clusters + [new_means, converged], ...

tf.dynamic_partition
返回一个值，因此
clusters
本身就是一个列表

clusters = tf.dynamic_partition(tf_data, mins, k)

当您将该列表输入到sess.run中的另一个列表中时，我认为这就是您的问题所在。你可以试试：

sess.run(clusters + [new_means, converged], ...