tensorflow幾個常見錯誤

錯誤一：二分類，標簽y

ValueError: Cannot feed value of shape (128,1) for Tensor u'input_y_2:0', which has shape '(?, 2)'

我的輸入y_train維度為（128,1），即是一個向量，batch_size為128.

在tensorflow中你在做數據喂養的時候你輸入的是一個一維數組如：[0,1,0]，他的shape 為（3，）

在tensorflow中一維數組是不能與同樣的一維數組進行運算的，必須通過reshape成為（1，3）而

另一個一維數組必須是（3，1）才能相乘，但是在numpy中兩個一維數組相乘是不會報錯的，

這個原因是在tensorflow中向量是不能和矩陣進行運算的，你需要把他改成二維的矩陣才能運算；

故：將原來的y_train = [0,1,1,0,1,0,……]改成 [ [ 0] , [1] , [1] , [0], [1] , [0] ,……]形式

y_train = np.array(y_train[start_index: end_index]).reshape(-1, 1)

接着產生第二個錯誤：

InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'input/y-input' with dtype float and shape [?,2]
記住：二分類的num_classes = 1，這里報錯是因為我的num_classes = 2。

接着產生第三錯誤：雙向RNN的模型

Tensorflow: unable to share dense/kernel - ValueError: Trying to share variable dense/kernel, but specified shape (128, 1) and found shape (128, 2)

原因：name_scope可能取相同的名字。

解決：

（第一）

• Give each layer a unique name
• Put everything in a variable_scope with reuse=tf.AUTO_REUSE (for the Adam optimizer)

（第二）：

刪除這一個代碼【雖然不知道原因是什么，merge_all會報錯】：merged_summary = tf.summary.merge_all()