tensorflow错误:Shape (10, ?) must have rank at least 3
错误的代码
outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32)
错误原因:
该错误的意思是传入的数据集X的维度只有二维,而tf.nn.dynamic_rnn()要求传入的数据集的维度是三维(batch_size, squence_length, num_features)。在这里因为特征是一维,因此没有显示。
解决方案:
X = tf.expand_dims(X, axis=2)
类似的错误:
ValueError: Shapes (?, 1) and (?,) are incompatible
错误代码:
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels=y, predictions=predictions)
错误原因:
和上面的一致
解决方案:
y = tf.expand_dims(y, axis=1)
一个代码里面碰到两个这样的问题,之后碰到维度不匹配的感觉都可以用这个方法去解决,那就来看下这个方法吧。
tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)
方法的目的:
插入一个维度到tensor中,主要是处理维度不匹配的现象
参数详解:
input:输入的张量
axis:指定插入张量的维度的索引,可以理解为一个四维张量的索引为(0,1,2,3),如果该值为负,则从末尾开始计数
name:输出的张量的名称
dim:等同于axis,不推荐使用
拓展:
tf.suqeeze(input, squeeze_dims=None, name=None)
该方法用于压缩维度的,也就是删除所有大小为1的维度,类似的方法还要np.squeeze()
转载于:https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9390355.html
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