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python - 将列表输入到 TensorFlow 中的 feed_dict 的问题

coder 2023-05-24 原文

我正在尝试将一个列表传递给 feed_dict，但是我在这样做时遇到了麻烦。说我有:

inputs = 10 * [tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, input_size))]

输入被输入到我想要计算的一些函数 outputs 中。因此，为了在 tensorflow 中运行它，我创建了一个 session 并运行以下命令:

sess.run(outputs, feed_dict = {inputs: data}) 
#data is my list of inputs, which is also of length 10

但我得到一个错误，TypeError: unhashable type: 'list'. 但是，我可以像这样按元素传递数据:

sess.run(outputs, feed_dict = {inputs[0]: data[0], ..., inputs[9]: data[9]})

所以我想知道是否有办法解决这个问题。我还尝试构建一个字典(使用 for 循环)，但是这会产生一个具有单个元素的字典，它们的关键是: tensorflow.python.framework.ops.Tensor at 0x107594a10

最佳答案

这里有两个问题导致问题:

第一个问题是 Session.run() call 只接受少量类型作为 feed_dict 的键。特别是，张量列表不支持作为键，因此您必须将每个张量作为单独的键。*一种方便的方法这样做是使用字典理解:

inputs = [tf.placeholder(...), ...]
data = [np.array(...), ...]
sess.run(y, feed_dict={i: d for i, d in zip(inputs, data)})

第二个问题是 Python 中的 10 * [tf.placeholder(...)] 语法创建了一个包含十个元素的列表，其中每个元素相同张量对象(即具有相同的 name 属性、相同的 id 属性，并且如果您比较列表中的两个元素，则引用相同使用 inputs[i] 是输入[j])。这就解释了为什么当您尝试使用列表元素作为键创建字典时，最终得到的字典只有一个元素 - 因为所有列表元素都是相同的。

如您所愿，要创建 10 个不同的占位符张量，您应该改为执行以下操作:

inputs = [tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, input_size))
          for _ in xrange(10)]

如果打印此列表的元素，您会看到每个元素都是具有不同名称的张量。

编辑: * 您现在可以将 tuples 作为 feed_dict 的键传递，因为这些可能是用作字典键。

关于python - 将列表输入到 TensorFlow 中的 feed_dict 的问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33684657/

TensorFlowfeed_dictcodestronginputspython

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