Python 必须为占位符张量'；占位符'；使用dtype float

我是tensorflow的新手，我真的不知道如何解决这个问题

代码如下：

向列车提供以下值：

sess.run(train_op, feed_dict={images: e, labels: l, keep_prob_fc2: 0.5})

使用CNN中的值：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10 * 1024])

那就有错误了

我使用

print（e.dtype）

打印输入值类型，结果是

float32

和

e.shape:（10,32,32,1）

我真的不知道为什么会发生这种错误

---

代码格式

第一:

 define the CNN model 
       "image = tf.placeholder(tf.float32, [FLAGS.batch_size, 32,32,1])" is here

第二：

 loss funtion and train_op is here
       "label = tf.placeholder(tf.float32, [None, FLAGS.batch_size])" is here

第三是会议：

images, labels = getShuffleimage()#here will get shuffle data
num_examples = 0
init = tf.initialize_local_variables()

with tf.Session() as sess:
    # Start populating the filename queue.
    sess.run(init)
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess)

    try:
        step = 0
        while not coord.should_stop():
            start_time = time.time()
            image, label = sess.run([images, labels])#get shuffle images
            print(image.shape)
            print(image.dtype)
            sess.run(train_op, feed_dict={image: image, label: label , keep_prob_fc2: 0.5})
            duration = time.time() - start_time

    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('Done training after reading all data')
    finally:
        # When done, ask the threads to stop.
        coord.request_stop()

        # Wait for threads to finish.
        coord.join(threads)
        sess.close()

一些问题

首先
为什么同时使用

sess=tf.InteractiveSession（）

和

将tf.Session（）作为sess:

，只是好奇而已

第二 您的占位符名称是什么 如果名称是

x

，

{images:x_data…}

不会将

x_data

馈送到

x

，它会覆盖（？）

图像

我认为feed_dict应该是

{x:x_data…}

---

如果名称是

images

，您的程序中是否有两个

图像

，

占位符

和

随机数据

，请尝试修改变量的名称

我发现代码有一个问题。有两个变量具有相同的名称

标签

。其中一个是指张量，另一个是指一些数据。在

feed_dict

中设置

label:label

时，需要区分这两个变量。

---

也许您可以尝试更改其中一个变量的名称？

首先，我的bach_大小是10，imagesize是32*32*1，所以我将占位符替换为：x=tf.placeholder（tf.float32，[10，1024]），其次，g也用于序列运算。但是，错误是输入图像的相同形状是1D还是3D？如果形状是3D，占位符的形状应该类似于

[None，32，32，1]

。如果形状为1D，则提要的

键和
占位符的名称应相同。您的提要是
{images:e…}
，因此有一个名为images的
占位符
，我已将图像转换为3D，并将其洗牌为baches。“e”是批处理_输出的一个，其形状为[10,32,32,1]，类型为“float32”。我把“e”送入火车。x=tf.placeholder（tf.float32，[10,32,32,1]用于获取数据，但出现错误“您必须为带有dtype float和shape[10,32,32,1]的占位符张量'placeholder'提供一个值。”您是否在
x=tf.place….
之前运行
sess.run
？先定义模型，然后再运行
sess.run
，或者您是否可以粘贴更精确的代码？所有参数都按照您的建议同步，如问题中所示。但我遇到另一个错误：“unhable type:'numpy.ndarray'，需要您的帮助吗？
images, labels = getShuffleimage()#here will get shuffle data
num_examples = 0
init = tf.initialize_local_variables()

with tf.Session() as sess:
    # Start populating the filename queue.
    sess.run(init)
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess)

    try:
        step = 0
        while not coord.should_stop():
            start_time = time.time()
            image, label = sess.run([images, labels])#get shuffle images
            print(image.shape)
            print(image.dtype)
            sess.run(train_op, feed_dict={image: image, label: label , keep_prob_fc2: 0.5})
            duration = time.time() - start_time

    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('Done training after reading all data')
    finally:
        # When done, ask the threads to stop.
        coord.request_stop()

        # Wait for threads to finish.
        coord.join(threads)
        sess.close()