TensorFlow/TFLearn -Architecture Err - 'ValueError：無法爲張量u'TargetsData/Y：0'提供shape（64，）形狀的值（形狀爲'（？，1）'）

Question

我試過成功使用Quickstart泰坦尼克教程並進一步做了一些測試。 我是通過8浮點輸入預測浮點目標，然後修改了一些教程，然後 'ValueError：無法爲Tensor u'TargetsData/Y：0提供形狀值（64，）， 1）'

構建神經網絡

net = tflearn.input_data(shape=[None, 8]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='relu') 
net = tflearn.regression(net) 

定義模型

model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0) 

開始訓練（應用梯度下降算法）

model.fit(data, mfe, n_epoch=100)#Err occurs 

有人可以幫助我： 1.什麼是'形狀（64，）'和形狀'（？，1）'代表什麼？ 2.我該如何解決這個體系結構錯誤？ 3.你能否提出一些材料學習神經網絡架構的建議？

感謝&問候， 西蒙

Answer 1

我從來沒有使用TensorFlow但我敢打賭，這僅僅是一個廣播的問題。試圖改變您的問題陣列，其當前具有的形狀（64）的形狀爲（64,1），也就是從一個行向量的列向量：

my_array.shape = (64, 1) 

或更一般地爲任何長度：

my_array.shape = (-1, 1) 

您可以在numpy文檔頁面上閱讀有關形狀和廣播規則的更多詳細信息。至於神經網絡架構學習材料的建議，不幸的是這是由SO規則引起的偏離主題（基於觀點）。

Answer 2

形狀（64）是網絡model.Here tflearn使用64的batch_size的，因爲它的default.if你給作爲的batch_size 8它本來的形狀（8）

形狀（？， 1）從您的net.The泰坦尼克一例的輸出是一個分類問題，它有2類，所以它有2個單位的產出

net=tflearn.reshape(net,[-1]) 

這應該解決這個問題。的-1意味着無

確保重塑被估計層即tflearn.regression之前

Answer 3

1）的形狀（64，完成的）是默認的batch_size，
形狀（？，1）是輸出您的網絡用於確定損失。

2）我該如何解決這個架構錯誤？ 因爲你的輸出形狀（樣品＃2） 你的最後一層應該是

net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='relu')

3）你能做出的學習神經網絡的 結構材料的一些建議？ Udacity。Udemy.com有優秀的神經網絡課程，您可以免費學到很多