InvalidArgumentError:必须使用dtype float和shape[？，13392560,1]

Question

我是tensorflow的新手，使用keras时出现以下错误：

InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'input_1' with dtype float and shape [?,1339,2560,1]

因为在我的模型中：

^{pr2}$

裁剪后，输入大小为[?,1339,2560,1]，输出大小为[?,1328,2560,1]，因此我想在numpy中使用pad来弥补这一差异：

sess=tf.Session()   
sess.run(tf.initialize_all_variables())  
conv12_ar = conv12.eval(session=sess)   
conv13_tem = np.pad(conv12_ar, ((0, 0),(5, 6), (0, 0), (0, 0)), 'edge')  
conv13 = tf.convert_to_tensor(conv13_tem)  

我得到了上面的错误，有人能帮我吗？或者指出另一种弥补差异的方法

Answer 1

我怀疑您试图将tensorflow视为一种过程性语言，而不是声明性语言。如果在创建会话之后有tensorflow语句，那么它几乎总是一个bug，并且是最常见的错误之一。但是，您还没有发布足够的代码来确定问题的确切位置。在

似乎您正在使用numpy进行填充，因此填充操作的结果应该传递到一个sess.run调用中，您不需要会话来执行任何操作。在

另外，您可以简单地将填充步骤添加到tensorflow图中，因此以形状[?, 1328, 2560, 1]形式输入，然后在tf.placeholder的定义之后使用tf.pad来填充它。然后确保占位符期望的是较小的形式，一切都应该正常。在

我总是建议您创建一个build_graph()函数，您可以在其中放置所有的张量和OP定义。您不应该在打开会话后创建任何tensorflow构造。将tensorflow看作有两个阶段：（1）构建一个要使用的操作的图形，然后（2）将数据传递到图形（占位符）中，并要求计算各种值（sess.run）。在