我正在使用我自己的数据与tensorflow MNIST示例管道，但得到：
ValueError：输入有16384个元素，不能被65536整除
我成功了've been practicing with the example'数据 . 但是，在引入我自己调整为 128x128px 并生成ubytes idx文件的图像后，我收到以下错误：
追溯（最近一次呼叫最后）：
文件“tensorimage.py”，第132行，in
train_step = tf.train.AdamOptimizer（1e-4）.minimize（cross_entropy）
文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py”，第196行，最小化
grad_loss = grad_loss）
在compute_gradients中输入文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py”，第253行
colocate_gradients_with_ops = colocate_gradients_with_ops）
文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/ops/gradients.py”，第478行，渐变
in_grads = _AsList（grad_fn（op，* out_grads））
在_ReshapeGrad中输入文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/ops/array_grad.py”，第298行
return [array_ops.reshape（grad，array_ops.shape（op.inputs [0]）），None]
文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py”，第1758行，重塑
名称=名称）
在apply_op中输入文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第703行
op_def = op_def）
在create_op中输入文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第2319行
set_shapes_for_outputs（RET）
在set_shapes_for_outputs中输入文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1711行
shapes = shape_func（op）
在_ReshapeShape中输入文件“/home/ubuntu/tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py”，第1867行
（num_elements，known_elements））
ValueError：输入有16384个元素，不能被65536整除
什么's confusing to me is, I did indeed set the input to 16384 elements (128x128), however, I don't了解65536来自哪里 . 我梳理了包括文件 tensorflow/python3/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py 在内的所有代码，但无法找到65536号码的来源 .
1 回答
它是错误的，但总结是TensorFlow认为
input的其他维度导致65536个元素的步幅，因此它试图通过将存在的元素数量除以已知尺寸大小来推断缺失的维度，并且发现错误：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/array_ops.py#L1702
如果在此错误之前打印
input的大小会发生什么？