解决ValueError: Shape of a new variable (fc1/weights) must be fully defined, but instead was (?, 1500)

最新推荐文章于 2024-12-23 18:16:18 发布

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本文详细解析了在使用TensorFlow构建计算图时遇到的运行错误，并提供了有效的解决方案。当使用placeholder时，如果维数设置为None，会导致运行时出现错误。解决办法是将placeholder里的维数设置成固定值，避免使用None表示样本数量。

部署运行你感兴趣的模型镜像

构建计算图的逻辑没有问题。但运行会话时，出现了这个错误。

解决办法：将placeholder里的维数都设置成定值，不要用None表示样本sample的数量。

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这样可以在不同的数据集上使用相同的模型架构，并自动适应不同大小的输入。然而，当涉及到某些操作时，如模型保存（model saving）或与其他库交互时，要求张量的形状必须是“全定义”的。在给定的形状中，“全定义”（fully defined）指的是每个维度都具有确定的大小。在上述示例中，我们使用 TensorFlow 的 Keras API 构建了一个简单的图像分类模型。是 TensorFlow 中的一个类，用于描述张量（Tensor）的形状。在上述示例中，我们展示了一些常用的修改形状的操作。

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raise ValueError("All shapes must be fully defined: %s" % shapes)

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解决tensorflow报错ValueError: Variable conv1/weights already exists, disallowed.

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