TensorFlow/TFLearn -Architecture Err - 'ValueError：Tensor u'TargetsData/Y：0の形状（'、？） 'の形状の値をフィードできません。

Question

私はtflearnを試しましたQuickstart Titanic tutorial successfully successfullyさらにいくつかのテストを行いました。 フロートターゲットを8つの浮動入力で予測していましたが、チュートリアルの一部を変更しました。 'ValueError：Tensor u'TargetsData/Yのシェイプ値（64、）をフィードできません。 、1） ''

ニューラルネットワークを構築し

net = tflearn.input_data(shape=[None, 8]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 32) 
net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='relu') 
net = tflearn.regression(net) 

モデル

model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0) 

スタートトレーニング（勾配降下アルゴリズムを適用）

を定義します

誰かが親切に私を助けてくれるでしょうか： 1.形状（64、）と形状（？、1）は何を表しますか？ 2.このアーキテクチャエラーを修正するにはどうすればよいですか？ 3.ニューラルネットワークアーキテクチャを学習する教材をいくつかお勧めしますか？

おかげ&よろしく、 サイモン

Answer 1

は私がTensorFlowを使用したことがないが、私はこれがちょうど放送問題である賭けます。

my_array.shape = (64, 1) 

またはより一般的に任意の長さのために：、それは列ベクトルを行ベクトルである（64,1）に現在形有するあなたの問題のアレイ（64）の形状を変更しよう

を

my_array.shape = (-1, 1) 

詳細については、numpyドキュメンテーションのページで形状と放送ルールについて読むことができます。ニューラルネットワークのアーキテクチャ学習教材の勧告に関しては、残念ながらSOのルールでは話題にならない（意見が多い）。

Answer 2

形状（64）（そのdefault.ifとしてあなたはそれが形だっただろう8としてBATCH_SIZE（8）

形状を与えていた、model.Hereのtflearnは64使用するネットワークでBATCH_SIZEですか、 1）あなたのnet.Theチタンの例の出力は、分類問題であり、それは2つのクラスを持っていたので、それは問題を修正する必要があり

net=tflearn.reshape(net,[-1]) 

この出力

で2台を持っていました。 -1

がデフォルトBATCH_SIZE、
形状は（ある）整形が推定層すなわちtflearn.regression前

Answer 3

1）形状（64、行われていることを確認してください何を意味していますか？、1）が出力されその損失を特定するために使用されるネットワークの

2）どうすればこのアーキテクチャエラーを修正できますか？あなたの出力以来 は あなたの最後の層は

net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='relu')

3）を使用すると、ニューラルネットワーク アーキテクチャを学習教材のいくつかの勧告を行うもらえなければなりません（2、サンプルの＃）形状をしていますか？ UDACITY。com、Udemy.comはニューラルネットワークに関する優れたコースを持っており、無料でたくさん学ぶことができます