MNIST数据-无法为形状为'(5500,784)‘的张量'Placeholder:0’馈送形状(1000,784)的值

MNIST数据是一个经典的手写数字识别数据集，常用于机器学习和深度学习领域的算法验证和模型训练。它包含了大量的手写数字图片样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。

对于给定的问题，出现这个错误是因为在神经网络模型中，定义了一个名为"Placeholder"的张量，它的形状被设定为(5500, 784)。然而，在实际运行时，尝试将形状为(1000, 784)的值馈送给这个张量时，就会出现形状不匹配的错误。

要解决这个问题，有两种可能的方法：

调整输入数据的形状：将输入数据的形状调整为(5500, 784)，以匹配模型中定义的张量形状。
调整模型的张量形状：将模型中的"Placeholder"张量的形状调整为(1000, 784)，以匹配输入数据的形状。

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# 创建张量操作 import tensorflow as tf # 生成值全为0的张量 tensor_zeros = tf.zeros(shape=[2, 3], dtype="float32")...([4, 3]) print(pld) # pld.set_shape([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状 # 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配..._1 = tf.reduce_sum(x, axis=[1]) #0-列方向 1-行方向 # segment_sum: 沿张量的片段计算总和 # 函数返回的是一个Tensor,它与data有相同的类型...,与data具有相同的形状 # 但大小为 k(段的数目)的维度0除外 data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype=tf.float32...# padding='SAME' ：输入和输出的张量形状相同 return tf.nn.conv2d(x, # 原始数据

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MNIST 数据集概述此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，值为0到255。为简单起见，每个图像都被展平并转换为包含784个特征(28*28)的一维numpy数组。 ?...由于MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...rnn函数要求 # 当前数据输入形状: (batch_size, timesteps, n_input) # 要求的形状: 形状为'timesteps'个张量的列表 (batch_size..., num_input) # 分解得到形状为'timesteps'个张量的列表形状为'timesteps'个张量的列表 x = tf.unstack(x, timesteps, 1

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,我们在TensorFlow运行计算时输入这个值 # 我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量，我们用2维的浮点数张量来表示这些图 # 这个张量的形状是[None，784]...（这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的） print("define model variable "); x = tf.placeholder("float", [None, 784]...) # 一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中 # 它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改 # 对于各种机器学习应用，一般都会有模型参数，可以用...train model variable "); # y' 是实际的概率分布，添加一个新的占位符用于输入正确值 y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) #计算交叉熵...，我们都会随机抓取训练数据中的100个批处理数据点，然后我们用这些数据点作为参数替换之前的占位符来运行train_step batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch

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“ 一热（One-hot） ”编码意味着您使用10个值的矢量代表标签“6”，全部为零，但第6个值为1.这是因为格式非常类似于我们的神经网络输出预测，也作为10个值的向量。...梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...保持训练图像的张量的形状是[None，28，28，1]，代表： 28，28，1：我们的图像是每像素28x28像素x 1值（灰度）。彩色图像的最后一个数字将为3，这里并不需要。...说白了就是，小数点后0太多，超出计算机精度，计算机将其判断为0，并作了分母，然后就出现这种现象。...通过向张量添加维度，可以将两个（或多个）权重组重写为一个，这给出了卷积层的权重张量的通用形状。由于输入和输出通道的数量是参数，我们可以开始堆叠和链接卷积层。 ? 最后一个问题仍然存在。

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该占位符的数据类型设置成‘float32’，形状设置成‘[None, img_size_flat]’，其中‘None’表示张量可以存储（hold）任意数量的图像，每个图像是长度为‘img_size_flat...该占位符的数据类型设置成‘int64’，形状设置为‘[None]’，这意味着该占位符变量是任意长度的一维向量。...“偏置（biases)”，其实长度为‘num_classes’的一维度张量（或向量）。...因为‘x’的形状为‘[num_images, img_size_flat]’，‘weights’的形状为‘[img_size_flat, num_classes]’，所以这两个矩阵相乘的结果是形状为‘[...然而，这些估计是大概的（rough）值且难以解释，因为这些数字可能非常小或很大，所以我们想对它们进行归一化处理，以使logits矩阵的每一行总和为1（因为概率值和为1)，并且每个元素被限制在[0,1]。

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向量是一维的，而矩阵是二维的，对于张量其可以是任何维度的。一般情况下，你要懂得张量的两个属性：形状（shape）和秩（rank）。秩很好理解，就是有多少个维度；而形状是指的每个维度的大小。...TF提供了一个特殊的算子：tf.placeholder。翻译成中文就是占位符，其含义是你可以先定义张量的shape和数据类型，但是具体的数据可以等执行计算图时再送入，这是比较灵活的。...3]})) # [2, 3, 4] 一般情况下可以使用placeholder封装训练数据，你只需要定义训练数据的占位张量，在真正训练时送入真实的训练样本就可以了。...(tf.zeros([10, 10]))) # 初始值为全0，shape为[10,10]的张量 c = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5], mean=0.0, stddev...=1.0)) # 初始值为标准正态分布，shape为[5, 5]的张量对于定义的变量，实际的静态计算图中并没有实际存储值，所以在使用前一定要进行初始化，这里有一个快捷方式，把定义的所有变量都初始化：

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每张图片大小为28X28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。...MNIST数据集图片像素值例如：在MNIST数据集中，若想要查看训练集中第0张图片像素值，则使用如下函数： mnist.train.images[0] 输出： array([0....在本例中，BATCH_SIZE设置为200，表示一次将200个样本的像素值和标签分别赋值给xs和ys，故xs的形状为(200,784)，对应的ys的形状为(200,10)。...y_占位参数dtype表示数据的类型参数shape表示数据的形状 y：定义的前向传播函数 forward loss：定义的损失函数，一般为预测值与样本标签的交叉熵（或均方误差）与正则化损失之和 train_step...，并使用正则化，将每个参数的正则化损失加到总损失中） b1：由输入层到隐藏层的偏置，形状为长度为 500的一维数组 b2：由隐藏层到输出层的偏置，形状为长度为10的一维数组，初始化值为全 0。

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CNN卷积算法应用---手写数字识别

('mnist_data', one_hot=True) # one_hot 独热码(encoding)形式 # 0:1000000000 # 1:0100000000 # 2:0010000000...(Tensor)的第一个维度，第一个维度可以是任何长度 input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28 * 28]) / 255. output_y = tf.placeholder...# 从Test测试的数据集里挑选3000个手写数字的图片和对应标签 test_x = mnist.test.images[:3000] # 图片 test_y = mnist.test.labels...: batch[0], output_y: batch[1] }) if i % 100 == 0: test_accuracy = sess.run(accuracy,...和真实值的对 test_output = sess.run(logits, {input_x: test_x[:20]}) inferenced_y = np.argmax(test_output, 1

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(tf.constant(2),name='v2') tf.reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量第2个参数为要调整为的形状...，注意shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度 x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784]) x_image = tf.reshape...例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6...]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) x_p = tf.placeholder(tf.int32,[2,2,3]) #修改下面的值 #axis=0 对第一纬进行相加，降纬 #axis...（n-1）例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray

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解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

当我们尝试将一个形状为(1, 10, 4)的数据作为输入传递给这个placeholder张量时，就会出现上述错误。这是因为数据的形状与定义的placeholder张量的形状不匹配。...确保输入数据的形状与定义的placeholder张量的形状完全匹配。...Placeholder张量相当于在图中定义了一个占位符，告诉TensorFlow在运行时需要提供一个具体的值。...Placeholder张量的主要特点如下：形状（shape）不固定: 在定义Placeholder时，通常会将形状（shape）设置为None或部分确定的值，以便在运行时能够接受不同形状的输入数据。...在构建计算图时不会执行任何计算: Placeholder张量本身没有值，只是一个占位符，它在计算图构建阶段主要用于确定模型的结构和输入参数的形状。

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CNN神经网络--手写数字识别

tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) 从Test数据集里选取3000个手写数字的图片和对应标签...（Tensor）的第一个维度可以是任何长度 # 除以 255 是为了做归一化（Normalization），把灰度值从 [0, 255] 变成 [0, 1] 区间 # 归一话可以让之后的优化器（optimizer...）更快更好地找到误差最小值 input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28 * 28]) / 255...让计算机根据其他维度的值 # 和总的元素大小来推导出 -1 的地方的维度应该是多少 input_x_images = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 改变形状之后的输入...# 从 Test（测试）数据集里选取 3000 个手写数字的图片和对应标签 test_x = mnist.test.images[:3000] # 图片 test_y = mnist.test.labels

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要通过placeholder函数定义数据或张量（我们将很快向您介绍张量的概念），需要三个参数：数据类型是要定义的张量中的元素类型。占位符的形状是要进给的张量的形状（可选）。...关于张量的讨论已经足够了。因此，我们可以考虑以术语秩为特征的结构。秩和形状称为秩的维度单位描述每个张量。它识别张量的维数。因此，秩被称为张量的阶数或维度。...我们还可以用馈送数据（即变量和常量）替换任何张量。最佳做法是使用tf.placeholder()使用 TensorFlow 占位符节点。占位符专门用作馈送的目标。...该张量的数据类型设置为float32，形状设置为[None, img_size, img_size, 1]，其中None表示张量可以保存任意数量的图像： X = tf.placeholder("float...该张量的数据类型设置为float，因为mnist值的比例为[0,1]，形状设置为[None, n_input]。

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# 形状：这是一个整数元组，表示张量沿每个轴的维度大小（元素个数）。例如，前面矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 3, 5)。...每个人可以表示为包含 3 个值的向量，而整个数据集包含100 000 个人，因此可以存储在形状为(100000, 3) 的2D张量中。...# 文本文档数据集，我们将每个文档表示为每个单词在其中出现的次数，每个文档可以被编码为包含20 000 个值的向量 # 时间序列数据或序列数据：3D 张量，形状为 (samples, timesteps...# 在这种情况下，每个字符可以被编码为大小为128 的二进制向量，那么每条推文可以被编码为一个形状为(280, 128) 的2D 张量， # 而包含100 万条推文的数据集则可以存储在一个形状为...#　随机梯度下降，给定一个可微函数，理论上可以用解析法找到它的最小值： # 函数的最小值是导数为0 的点，因此你只需找到所有导数为0 的点，然后计算函数在其中哪个点具有最小值。

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可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....数据批量data batches 深度学习中数据张量的第一轴(axis 0)通常是样本轴(样本维度)---表示样本量的数目。MNIST数据集中，样本是数字图片。...比如：MNIST中128的小批量样本： batch = train_images[:128] 生活中遇到的数据张量向量型数据vector data--2维张量，形状(samples，features...举例来说，张量X形状为(32, 10),张量y形状为(10, ).两个张量相加。...随机梯度下降一个可微分函数，理论上能够找到它的最小值：最小值点导数为0，所以需要找到所有导数为0的点，然后相互比较找到最小值。神经网络中，意味着找到一组权重值，使损失函数最小。

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