Tensorflow誤差計算交叉熵損失

，當我得到以下錯誤Tensorflow誤差計算交叉熵損失

ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)'

，當我試圖計算交叉熵損失

losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(scores, input_y)

我使用Python 3.4.3。

任何想法爲什麼？

來源

2016-02-13 anamar

聽起來像你已經定義了input_y-我假設它是一個tf.placeholder()-有tf.int32類型。請將其更改爲tf.float32或添加cast：tf.cast(input_y, tf.float32)或tf.to_float(input_y)。

來源

2016-02-13 16:54:16 mrry

謝謝，鑄造解決了這個問題。 – anamar

我在tflearn中找不到cast或to_float，我們必須導入哪個模塊？ – f3n1Xx

'tf.cast（）'和'tf.to_float（）'是TensorFlow函數，所以你可以使用'import tensorflow as tf'來獲得它們。 – mrry

Tensorflow誤差計算交叉熵損失

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