Python Tflearn - ValueError：無法爲Tensor u'InputData/X：0'提供形狀爲（'，2）'的形狀（16，1）的值'

Question

剛學習機器學習和tflearn/tensorflow試圖按照tflearn（泰坦之一）的快速入門教程。

修改它來滿足我的需要我得到這個代碼：

from __future__ import print_function 

import numpy as np 
import tflearn 

# Load CSV file, indicate that the first column represents labels 
from tflearn.data_utils import load_csv 
data, labels = load_csv('nowcastScaled.csv', target_column=1, n_classes=2) 

# Preprocessing function 
def preprocess(data): 
    return np.array(data, dtype=np.float32) 

# Preprocess data 
data = preprocess(data) 

# Build neural network 
net = tflearn.input_data(shape=[None, 2]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax') 
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.001, 
         loss='categorical_crossentropy') 

# Define model 
model = tflearn.DNN(net) 
# Start training (apply gradient descent algorithm) 
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=16, show_metric=True) 

但我得到這個錯誤：

ValueError: Cannot feed value of shape (16, 1) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 2)'

我的CSV文件由2列，一個是指數（因爲這只是一次測試，我只限於100次輸入），另一次是擁塞分數（我試圖預測的是0到200之間），兩者都是數值。

我有點明白，我試圖給它一個不好的價值（或至少是他沒有等待的東西），但我看不出如何糾正它。

Answer 1

加入

data = np.reshape(data, (-1, 2)) 

糾正了我的問題，但給了我同樣的錯誤，但爲Y這個時候，所以我做：

labels = np.reshape(labels, (-1, 2)) 

都回歸之前，它似乎已經完成了帽子戲法。我不知道這是否是最好的，甚至是一個很好的方法，但現在我設法弄錯了。