io sono un principiante totale a tensorflow, e sto cercando di moltiplicare due matrici insieme, ma io continuo a ricevere un'eccezione che dice:eccezione tensorflow con matmul
ValueError: Shapes TensorShape ([Dimension (2) ]) e TensorShape ([Dimension (Nessuno), Dimensione (None)]) deve avere lo stesso valore
Ecco il codice esempio minimo:
data = np.array([0.1, 0.2])
x = tf.placeholder("float", shape=[2])
T1 = tf.Variable(tf.ones([2,2]))
l1 = tf.matmul(T1, x)
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
sess.run(feed_dict={x: data}
Confusamente, il seguente codice molto simile funziona bene:
data = np.array([0.1, 0.2])
x = tf.placeholder("float", shape=[2])
T1 = tf.Variable(tf.ones([2,2]))
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
sess.run(T1*x, feed_dict={x: data}
Qualcuno può indicare qual è il problema? Devo mancare qualcosa ovvia ..
Grazie, perfetto! Quel messaggio di errore era piuttosto criptico. – homesalad
Questo è un buon punto! Invierò una patch per migliorarla nella prossima versione. – mrry
Grazie - quindi è possibile moltiplicare un vettore con una matrice per ottenere un vettore (non una matrice)? O devo seguire questa risposta e quindi rimodellare? –