这些帖子确实有数千篇，但我还没有看到一篇能解决我的确切问题的帖子。如果存在，请随时关闭。
我知道列表在 Python 中是可变的。因此，我们不能将列表存储为字典中的键。
我有以下代码(因为不相关而省略了很多代码):
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
step = 1
while step * batch_size < training_iterations:
for batch_x, batch_y in batch(train_x, train_y, batch_size):
batch_x = np.reshape(batch_x, (batch_x.shape[0],
1,
batch_x.shape[1]))
batch_x.astype(np.float32)
batch_y = np.reshape(batch_y, (batch_y.shape[0], 1))
batch_y.astype(np.float32)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
if step % display_step == 0:
# Calculate batch accuracy
acc = sess.run(accuracy,
feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
# Calculate batch loss
loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
print("Iter " + str(step*batch_size) +
", Minibatch Loss= " +
"{:.6f}".format(loss) + ", Training Accuracy= " +
"{:.5f}".format(acc))
step += 1
print("Optimization Finished!")
train_x 是一个[batch_size, num_features] numpy 矩阵
train_y 是一个[batch_size, num_results] numpy 矩阵
我的图表中有以下占位符:
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_steps, num_input))
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_res))
所以我自然需要转换我的 train_x 和 train_y 以获得 tensorflow 期望的正确格式。
我用以下方法做到这一点:
batch_x = np.reshape(batch_x, (batch_x.shape[0],
1,
batch_x.shape[1]))
batch_y = np.reshape(batch_y, (batch_y.shape[0], 1))
这个结果给了我两个 numpy.ndarray:
batch_x 的维度是 [batch_size, timesteps, features]
batch_y 的维度是 [batch_size, num_results]
正如我们的图表所预期的那样。
现在，当我传递这些 reshape 的 numpy.ndarray 时，我在以下行中得到 TypeError: Unhashable type list:
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
这对我来说似乎很奇怪，因为启动了 python:
import numpy as np
a = np.zeros((10,3,4))
{a : 'test'}
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray`
您可以看到我收到了一条完全不同的错误消息。
在我的代码中，我对数据执行了一系列转换:
x = tf.transpose(x, [1, 0, 2])
x = tf.reshape(x, [-1, num_input])
x = tf.split(0, num_steps, x)
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=forget_bias)
outputs, states = rnn.rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)
列表唯一出现的地方是在切片之后，这会产生 rnn.rnn 期望的 T 大小的张量列表。
我在这里完全不知所措。我觉得我正盯着解决方案，但我看不到它。有谁可以帮我离开这里吗？
谢谢!
最佳答案
我在这里觉得有点傻，但我相信其他人也会遇到这个问题。
tf.split 生成列表的那一行就是问题所在。
我没有将它们拆分成单独的函数，而是直接修改了 x(如我的代码所示)并且从未更改过名称。所以当代码在 sess.run 中运行时，x 不再是预期的张量占位符，而是图中变换后的张量列表。
重命名 x 的每个转换解决了这个问题。
我希望这对某人有帮助。
关于python - sess.run 中的 Tensorflow 不可散列类型 'list'，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40350839/
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