猿问

不接受 TensorFlow conv2d 数据集形状

尝试使用包含两个 8x8 图像的列表来训练 cnn2d。这就是我得到的回报。我是否必须以某种方式展平 2x8x8 阵列?我不确定支持的类型是什么。


图像是移动前后的 8x8 棋盘格。


TypeError: Failed to convert object of type <class 

'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.TensorSliceDataset'> to Tensor.

Contents: <TensorSliceDataset shapes: ((2, 8, 8), ()), types: 

(tf.float64, tf.float64)>. Consider casting elements to a supported type.

抱歉,我刚开始使用TF.


忽然笑
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2回答

FFIVE

尝试使用 .reshape(2, 64) 方法。另外,我建议你查看一些处理 MNIST 数据集的代码,这是训练自己处理图像的基本数据集(它是一个手写数字数据库)。数据集中的图像从原始 (28,28) 重新整形为 (784,)。
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