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“使用expand_dims时，尝试将'dim'转换为张量并失败”

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我希望以下代码生成相应的张量

>>> A = tf.range(3)
>>> B = tf.tile(tf.expand_dims(A), [4,1])
>>> print(tf.Session().run(B))

[[0,1,2],
 [0,1,2],
 [0,1,2],
 [0,1,2]]

然而，这导致 ValueError . 下面是一种重现问题的简便方法

>>> import tensorflow as tf
>>> x = tf.constant([0,1,2])
>>> y = tf.expand_dims(x)

ValueError: Tried to convert 'dim' to a tensor and failed. Error: None values not supported.

使用 expand_dims 并避免此错误的正确方法是什么？

python tensorflow

1 回答

  • 1

    看起来你需要为 expand_dims 的 axis 参数指定一个值 . 默认值为 None ，这似乎会导致您获得的错误 . 这有点奇怪，因为默认参数通常应该导致某种合理的默认行为...也许这是一个错误 .

    您的代码应该与 y = tf.expand_dims(x, axis=0) 一起使用 . 在您的示例中，这将导致 [1, 3] 的形状，允许您在之后平铺 . 另一种选择是 y = x[tf.newaxis, :] ，它也增加了一个轴 .

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