错误:Fetch argument array has invalid type class 'numpy.ndarray'

咳咳咳咳咳咳咳4444

于 2019-03-04 10:23:46 发布

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分类专栏：黑历史18-19

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本文介绍了一个常见的TensorFlow编程错误，即在代码中使用相同的变量名导致的问题，并提供了解决方案。通过修改变量名，避免了命名冲突，确保了训练过程中的损失和权重值能够正确更新和打印。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

出错代码：

#创建会话（运行环境）
with tf.Session() as sess:
    #初始化全局变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    #开始训练模型
    #因为训练集较小，所以采用批梯度下降优化算法，每次都使用全量数据训练
    for e in range(1, epoch+1):
        sess.run(train_op, feed_dict = {X: x_data, Y: y_data})
        if e % 10 == 0:
            loss,W = sess.run([loss, W], feed_dict = {X: x_data, Y: y_data})
            log_str = "Epoch %d \t Loss = %.4g \t Model: y = %.4gx1 + %.4gx2 +%.4g"
            print(log_str % (e, loss, w[1], w[2], w[0]))

原因：倒数第三行，新的变量名不应与就变量名一样

修改：

Loss,w = sess.run([loss, W], feed_dict = {X: x_data, Y: y_data})