錯誤描述： TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a float into a Tensor. 改錯： 查看是否重用了y，x和keep_prob。。。有重用的地方，改另外的變量 ...

本人在寫Django RESful API時，碰到一個難題，老出現，整合Keras,報如下錯誤；很糾結，探索找資料近一個星期，皇天不負有心人，解決了 個人理解：在初始化Django時，把keras中 model先初始化，免得后面不斷調用，產生莫名其妙的問題 ...

一、feed_dict 說明 參數 feed_dict:允許調用者覆蓋圖中張量的值，運行時賦值。使用占位符的方式，占位 符是一個可以在之后賦給它數據的變量。它是用來接收外部輸入的。占位符可以是一維或者 多維，用來存儲 n 維數組。feed_dict 必須與 tf.placeholder 搭配使用 ...

如上貼出了：錯誤信息和錯誤代碼。 這個問題困擾了自己兩天，報錯大概是說輸入的數據和接受的格式不一樣，不能作為tensor。 后來問了大神，原因出在tf.reshape(),因為網絡訓練時用placeholder定義了輸入格式，所以輸入不能用tensor，而tf.reshape()返回 ...

。 2 。feed_dict feed_dict就是用來賦值的，格式為字典型。比如，對上一章節中的a進行 ...

假如說，你再處理文本的時候，寫tfrecord的時候用的變長的類型， example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'feats': _int64_feature(query_feats) })) 那么讀 ...

個人理解：就是TF的一種輸入語法。 跟C語言的scanf（），C++的 cin>> 意思差不多，只是長相奇怪了點而已。 做完下面幾個例子，基本也就適應了。 首先占位符申請空間；使用的時候，通過占位符“喂（feed）”給程序。然后程序就可以run了。。。 理解的不一定對，也不夠 ...

是因為你在其他地方進行DOM操作時 改元素並不存在 所以報錯 我這個就是忘記加了個判斷調節 解決： ...