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问InvalidArgumentError在tensorflow 2中是什么意思？
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Stack Overflow用户

提问于 2020-06-07 10:53:40

回答 1查看 137关注 0票数 0

我是新来的。我试图实现线性回归与自定义培训，遵循这个教程。

但是当我试图计算W*x + b时，我得到了这个错误

tf.add(tf.matmul(W,x),b)

InvalidArgumentError:无法将Add计算为输入#1(以零为基础)是一个双张量，但它是一个浮动张量

I初始化W和b

W = tf.Variable(np.random.rand(1,9))

b = tf.Variable([1],dtype = tf.float32)

x = tf.Variable(np.random.rand(9,100))

但是当我把b的初始化改为

b = tf.Variable(np.random.rand(1))

我没有发现任何错误。原因是什么？

python-3.6

tensorflow2.0

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-06-07 16:06:13

np.random.rand(1,9) (和其他初始化)的结果是np.float64类型。与tf.Variable一起使用它可以得到一个类型为tf.float64的张量。

Tensorflow的add的参数必须是相同类型的。matmul结果为tf.float64型，b为tf.float32型。你需要把其中一个投给另一个类型。

在Tensorflow中，您可以这样做(按惯例推荐)：

# Can be done in a single line too
matmul_result = tf.matmul(W,x)
matmul_result = tf.cast(matmul_result, tf.float32)
tf.add(matmul_result, b)

或者你可以这么做：

tf.add(tf.matmul(W,x), tf.cast(b, tf.float64))

还可以直接更改numpy数组的类型：

W = tf.Variable(np.random.rand(1,9).astype(np.float32))

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62244261

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