मैं टेंस्फोर्लो प्लेसहोल्डर को numpy arrays के साथ कैसे खिला सकता हूं?

Question

मैं टेंसरफ्लो में एक साधारण खिलौना उदाहरण बनाने पर काम कर रहा हूं और मैंने एक अजीब त्रुटि में भाग लिया है। मैं दो प्लेसहोल्डर परिभाषित के रूप में निम्नानुसार है:

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) [two-parameter input] 

y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) [one-hot labels] 

मैं बाद में के रूप में परिभाषित एक feed_dict के साथ इन प्लेसहोल्डर को खिलाने के लिए प्रयास:

feed_dict={x: batch[0].astype(np.float32), y_: batch[1].astype(np.float32)} 

कहाँ batch[0] और batch[1] आकार के दोनों numpy ndarrays हैं (100,2)

: [अपने-अपने आकार को प्रिंट द्वारा सत्यापित]

जब मैं मॉडल को चलाने के लिए प्रयास करते हैं, मैं त्रुटि मिलती है

मेरे प्लेसहोल्डर "x" के कारण

क्या कोई बता सकता है कि मैं क्या गलत कर रहा हूं? मैंने ऑनलाइन कई उदाहरणों को देखा है और ऐसा लगता है कि यह काम करना चाहिए ... क्या प्लेसहोल्डर्स को संख्यात्मक सरणी से मूल्यों के साथ खिलाने का कोई और तरीका है?

यदि यह मदद करता है, तो मैं उबंटू, एससीएल और पायथन 2.7 में काम कर रहा हूं, और मेरे पास सभी मानक numpy और tensorflow संकुल स्थापित हैं।

Answer 1

अपने पूरे कोड के बिना, ठीक से जवाब देना मुश्किल है। मैंने खिलौने के उदाहरण में जो वर्णन किया है उसे पुन: उत्पन्न करने की कोशिश की और यह काम किया।

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2]) 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2]) 
loss = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.sub(x, y_)))#Function chosen arbitrarily 
input_x=np.random.randn(100, 2)#Random generation of variable x 
input_y=np.random.randn(100, 2)#Random generation of variable y 

with tf.Session() as sess: 
    print(sess.run(loss, feed_dict={x: input_x, y_: input_y}))