成功解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , which has shape

简介: 成功解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , which has shape


目录

解决问题

解决思路

解决方法


 

 

 

解决问题

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 15, 4)'

 

 

 

解决思路

值错误:无法为张量'Pl提供形状(1、10、4)的值Placeholder:0',此时形状为'(?,15,4)'

 

 

解决方法

两个Tensor的维度不一致导致,所以要保持输出数据的维度一致,博主通过调整维度,最后将通过匹配解决了这个问题。大家可以尝试输出shape,要保持一致即可!

如网友遇到问题 不解,可留言与博主共同探讨!


相关文章
|
存储 PyTorch 算法框架/工具
Tensor to img && imge to tensor (pytorch的tensor转换)
Tensor to img && imge to tensor (pytorch的tensor转换)
[AssertionError: nput tensor input format are different]
分析到这儿就明白了。input tensor虽然格式也是CHW, 但它还有一个batch维度,所以报错。
126 0
|
PyTorch 算法框架/工具 异构计算
Pytorch出现RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)
这个问题的主要原因是输入的数据类型与网络参数的类型不符。
196 0
怎么将[tensor([[ 1, 2]]), tensor([[5, 6]]), tensor([[9, 10]])] 合并成 tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])
可以先使用 torch.cat() 函数将列表中的张量在第0维(行)上进行拼接,然后再使用 .view() 函数将形状调整为需要的形状。
130 0
|
Android开发
利用layer-list和shape实现下划线效果
因为shape如果形状设为line,则是居中的,可以做分割线,但是无法做下划线。 比如我们想为TextView设置一个背景,实现下划线。 需要用layer-list,因为shape的stroke是四周描边的,这里android:left="-4dp"就是指item的drawable(就是shape)从整个画布的-4dp开始绘制, 这样其实显示在画布中的shape就没有左边了,同理,上左右都这么处理就只剩下底边,就实现了下划线效果
401 0
|
机器学习/深度学习 算法框架/工具
【问题记录与解决】KeyError: ‘acc‘ plt.plot(N[150:], H.history[“acc“][150:], label=“train_acc“) # KeyError: ‘
【问题记录与解决】KeyError: ‘acc‘ plt.plot(N[150:], H.history[“acc“][150:], label=“train_acc“) # KeyError: ‘
【问题记录与解决】KeyError: ‘acc‘ plt.plot(N[150:], H.history[“acc“][150:], label=“train_acc“) # KeyError: ‘
解决AssertionError: size of input tensor and input format are different.tensor shape: (3, 138input_for
解决AssertionError: size of input tensor and input format are different.tensor shape: (3, 138input_for
312 0
成功解决ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 1034 and 1024. Shapes are [100,103
成功解决ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 1034 and 1024. Shapes are [100,103
成功解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , which has shape
成功解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , which has shape
Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 21
Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 21
435 0