矩阵乘法不起作用- Tensorflow
矩阵乘法不起作用- Tensorflow
提问于 2017-08-25 20:35:57
我是使用tensorflow的乞丐，也是学校项目的乞丐。在这里，我试图创建一个房屋标识符，其中我在excel表上创建了一些数据，并将其转换为csv文件，并测试数据是否会被读取。数据被读取了，但当我做矩阵乘法时，它会产生多个错误，并说."ValueError: Shape必须是2级，但是对于'MatMul‘(op：'MatMul')来说是0级，输入形状是：[]，1，1。“非常感谢!
import tensorflow as tf
import os
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
filename = dir_path+ "\House Price Data .csv"
w1=tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
w2=tf.Variable(tf.zeros([1,1])) #Feature 1's weight
w3=tf.Variable(tf.zeros([1,1])) #Feature 1's weight
b=tf.Variable(tf.zeros([1])) #bias for various features
x1= tf.placeholder(tf.float32,[None, 1])
x2= tf.placeholder(tf.float32,[None, 1])
x3= tf.placeholder(tf.float32,[None, 1])
Y= tf.placeholder(tf.float32,[None, 1])
y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
with tf.Session() as sess:
sess.run( tf.global_variables_initializer())
with open(filename) as inf:
# Skip header
next(inf)
for line in inf:
# Read data, using python, into our features
housenumber, x1, x2, x3, y_ = line.strip().split(",")
x1 = float(x1)
product = tf.matmul(x1, w1)
y = product + b回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-08-25 22:10:31
@Aaron是对的，当您从csv文件加载数据时，您正在覆盖这些变量。
您需要将加载的值保存到单独的变量中，比如_x1而不是x1，然后使用feed_dict将值提供给占位符。因为x1的形状是[None,1]，所以需要将字符串标量_x1转换为具有相同形状的浮点数，在本例中是[1,1]。
import tensorflow as tf
import os
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
filename = dir_path+ "\House Price Data .csv"
w1=tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
b=tf.Variable(tf.zeros([1])) #bias for various features
x1= tf.placeholder(tf.float32,[None, 1])
y_pred = tf.matmul(x1, w1) + b
with tf.Session() as sess:
sess.run( tf.global_variables_initializer())
with open(filename) as inf:
# Skip header
next(inf)
for line in inf:
# Read data, using python, into our features
housenumber, _x1, _x2, _x3, _y_ = line.strip().split(",")
sess.run(y_pred, feed_dict={x1:[[float(_x1)]]})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/45889064
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