ฉันกำลังสร้างโครงข่ายประสาทอย่างง่ายโดยใช้เมตริกซ์ด้วยข้อมูลที่ฉันรวบรวมเองอย่างไรก็ตามมันไม่ได้ทำงานร่วมกัน: PI พบข้อผิดพลาดที่ฉันไม่สามารถแก้ไขหรือค้นหาวิธีแก้ปัญหาได้และฉันจะรักความช่วยเหลือของคุณ
ความผิดพลาด:
TypeError: ดึงข้อมูลอาร์กิวเมนต์ 2861.6152 จาก 2861.6152 มีประเภทที่ไม่ถูกต้องจะต้องเป็นสตริงหรือ Tensor (ไม่สามารถแปลง float32 เป็น Tensor หรือ Operation)
ข้อผิดพลาดอ้างถึงบรรทัดต่อไปนี้ในรหัสของฉัน:
_, cost = tf_session.run([optimizer, cost], feed_dict = {champion_data: batch_input, item_data: batch_output})ฉันพบแล้วว่าข้อผิดพลาดจะไม่เกิดขึ้นเมื่อฉันใส่ความคิดเห็นในบรรทัดต่อไปนี้ในรหัสของฉัน:
prediction = neural_network_model(champion_data)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(prediction, item_data))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cost)
_, cost = tf_session.run([optimizer, cost], feed_dict = {champion_data: batch_input, item_data: batch_output})ดังนั้นหนึ่งในบรรทัดเหล่านี้จะได้รับสิ่งที่ดูไม่เหมือนที่คาดไว้ ฉันได้ลองแล้วชัดเจน (ลบ np.array () จาก batch_input และ batch_output หรือแทนที่ด้วย list ()) แต่นั่นไม่ได้แก้ปัญหา สมมติฐานปัจจุบันของฉันคือการส่งออกของ neural_network_model (แชมป์_data) เป็นอย่างใดอย่างหนึ่งของรูปร่างหรือประเภทที่ไม่ถูกต้อง แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะทดสอบวิธีการนั้น
รหัสเต็มสามารถดูได้ที่นี่: https://gist.github.com/HasseIona/4bcaf9f95ae828e056d5210a2ea07f88
แก้ไข: ฉันได้ตรวจสอบแล้วว่าข้อมูลแชมเปี้ยนที่ป้อนเข้าสู่ neural_network_model การทำนายและค่าใช้จ่ายเป็นเมตริกซ์ทั้งหมด ฉันพยายามที่จะแก้ปัญหาโดยใช้สมมุติฐานว่าปัญหาอยู่ในส่วนของ feed_dict = {} ของรหัส แต่ไม่ได้ไปไหนไกล