Tensorflowは、テンソル 'x：0'の形状 '（？、128）'の形状（1、）の値を供給できません。

Question

スタックオーバーフローやその他のフォーラムを閲覧しましたが、問題。しかし、それはthis questionに関連しているようです。

TensorflowのMNISTチュートリアルに従って、私は現在Tensorflowの訓練モデル（128入力と11出力）を保存しています。

これは成功したようで、3つのファイル（.meta、.ckpt.data、.index）でこのフォルダにモデルが作成されています。

ValueError: Cannot feed value of shape (1,) for Tensor 'x:0', which has shape '(?, 128)' Altough I print the shape of the 'unknowndata' and it matches the (1, 128). I also tried it with

sess.run(prediction, feed_dict={X: unknownData})) # with transposed etc. but nothing worked for me there I got the other error 

TypeError: unhashable type: 'list'

は、私はこれだけ美しいのいくつかの予測をしたい...そこ

#encoding[0] => numpy ndarray (128,) # anyway a list with only one entry 
#unknowndata = np.array(encoding[0])[None] 
unknowndata = np.expand_dims(encoding[0], axis=0) 
print(unknowndata.shape) # Output (1, 128) 

# Restore pre-trained tf model 
with tf.Session() as sess: 
    #saver.restore(sess, "models/model_1.ckpt") 
    saver = tf.train.import_meta_graph('models/model_1.ckpt.meta') 
    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('models/./')) 
    y = tf.get_collection('final tensor') # tf.nn.softmax(tf.matmul(y2, W3) + b3) 
    X = tf.get_collection('input') # tf.placeholder(tf.float32, [None, 128]) 

    # W1 = tf.get_collection('vars')[0] 
    # b1 = tf.get_collection('vars')[1] 
    # W2 = tf.get_collection('vars')[2] 
    # b2 = tf.get_collection('vars')[3] 
    # W3 = tf.get_collection('vars')[4] 
    # b3 = tf.get_collection('vars')[5] 

    # y1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1) + b1) 
    # y2 = tf.nn.relu(tf.matmul(y1, W2) + b2) 
    # yLog = tf.matmul(y2, W3) + b3 
    # y = tf.nn.softmax(yLog) 

    prediction = tf.argmax(y, 1) 

    print(sess.run(prediction, feed_dict={i: d for i,d in zip(X, unknowndata.T)})) 
    # also had sess.run(prediction, feed_dict={X: unknowndata.T}) and also not transposed, still errors 

# Output: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # one should be 1 obviously with a specific percentage 

私だけの問題で実行します。しかし、私はそれを復元したいとの予測のためにそれを使用しますTensorflow訓練モデル。

Answer 1

predictionテンソルは、yのargmaxによって得られます。 sess.runを実行すると、predictionのみを返す代わりに、を実行すると、出力フィードにyを追加できます。

output_feed = [prediction, y] 
preds, probs = sess.run(output_feed, print(sess.run(prediction, feed_dict={i: d for i,d in zip(X, unknowndata.T)})) 

predsは、モデルの予測を持つことになりますし、probsは確率スコアを持つことになります。

Answer 2

私は問題を見つけました。 まず、すべての値を復元する必要があります（重みと偏りを別々に修正してください）。 第二に、私は私の場合には、訓練されたモデルと同じ入力を作成する必要があります。

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 128]) 

をしてからちょうど予測を呼び出す：

sess.run(prediction, feed_dict={X: unknownData}) 

しかし、私は任意の割合の分布を得ることが、私はありませんそれがソフトマックス機能のために期待します。誰もそれらにアクセスする方法を知っていますか？