python - Tensorflow错误:ValueError:不支持任何值

这是我的测试代码。但是它无法运行。终端总是给我这个错误：


  追溯（最近一次通话）：
  文件“ desktop / test.py”，第28行，
  损失= tf.reduce_mean（tf.reduce_sum（tf.square（ys-prediction），reduction_indices = [1]））。
  文件“ /Users/sumeixu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py”，
  第898行，在binary_op_wrapper中
      y = ops.convert_to_tensor（y，dtype = x.dtype.base_dtype，name =“ y”）
  文件
  “ /Users/sumeixu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，
  在convert_to_tensor中的第932行
      as_ref = False）
  文件“ /Users/sumeixu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，
  第1022行，位于internal_convert_to_tensor中
      ret = conversion_func（值，dtype = dtype，名称=名称，as_ref = as_ref）
  文件
  “ /Users/sumeixu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，
  _constant_tensor_conversion_function中的第233行
      返回常量（v，dtype = dtype，name = name）
  文件“ /Users/sumeixu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，
  第212行，常数
      值，dtype = dtype，shape = shape，verify_shape = verify_shape））
  文件
  “ /Users/sumeixu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，
  第401行，在make_tensor_proto中
      引发ValueError（“不支持任何值。”）。


ValueError：不支持任何值。

请帮助。吹是我的代码。非常感谢！

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):
    Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))
    biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)
    Wx_Plus_b = tf.matmul(inputs,Weights)+biases

    if activation_function is None:
        outputs=Wx_Plus_b
    else:
            outputs=activation_function(Wx_Plus_b)
            return outputs

x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)
y_data=np.square(x_data)-0.5+noise

xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])

l1 = add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)

prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=None)

loss =tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1]))

train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(1000):
    sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})

    if i%50==0:
        print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))

最佳答案

因此，我在第一个函数中修复了缩进之后，运行了您的代码，它的工作正常。如果我只是复制它，如你所写的那样粘贴，我还会收到None错误（因为您没有从该函数返回任何内容）。因此，只需解决缩进问题，它就可以工作！

要获得损失，您可以按如下方式获取值：

loss_list = []
if i%50==0:
    my_loss = sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
    loss_list.append(my_loss)

关于python - Tensorflow错误:ValueError:不支持任何值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49214921/