在TensorFlow中将列表馈入feed_dict

在TensorFlow中将列表馈入feed_dict

有两个问题在这里引起问题：

第一个问题是该

Session.run()

呼叫仅接受少量类型作为的键

feed_dict

。特别是，
不 支持将张量列表用作键，因此您必须将每个张量作为单独的键放置。*一种方便的方法是使用字典理解：

inputs = [tf.placeholder(...), ...]data = [np.array(...), ...]sess.run(y, feed_dict={i: d for i, d in zip(inputs, data)})

第二个问题是

10 * [tf.placeholder(...)]

Python中的语法创建了一个包含十个元素的列表，其中每个元素都是
相同的张量对象
（即，具有相同的

name

属性，相同的

id

属性，并且如果使用来比较列表中的两个元素，它们是引用相同的

inputs[i] isinputs[j]

） 。这解释了为什么当您尝试使用列表元素作为键来创建字典时，最终得到一个包含单个元素的字典-因为所有列表元素都是相同的。

若要按预期创建10个不同的占位符张量，应改为执行以下 *** 作：

inputs = [tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, input_size))          for _ in xrange(10)]

如果打印此列表的元素，您将看到每个元素都是具有不同名称的张量。

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编辑： 您现在可以将 元组* 作为a的键传递

feed_dict

，因为它们可以用作字典键。