写代码时遇到的问题(tensorflow相关)

1. 喂数据时报错:InvalidArgumentError (see above for traceback): logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [3,9] and labels shape [123]
     [[node loss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits (defined at D:\workspace\RL\reinforcementLearning\RL_brain.py:82) ]]

错误截图:te_acts报错了

写代码时遇到的问题(tensorflow相关)_第1张图片

错误原因:计算交叉熵时,loggits和label的第一维维数不一致

修改:将二者维度改为一样,又出错

 Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2).

原因:求损失函数时,labels应比logits少一个维度

后续修改:换了损失函数

 

2.画图时出错:The number of derivatives at boundaries does not match: expected 1, got 0+0

写代码时遇到的问题(tensorflow相关)_第2张图片

发现问题是x和y的元素个数少于3就会报错,多加点数据就可以了

 

你可能感兴趣的:(tensorflow,python,人工智能,深度学习)