Tensorflow误差零向量：变暗必须INT32

Question

的矢量

我试图初始化tensorflow零个向量如下：

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) 
    b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 

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

不过，我收到以下错误：

InvalidArgumentError: dims must be a vector of int32. 

你能帮我解决这个问题吗？

感谢

Answer 1

它为我，如果你这样做你这样做你的方式做到这一点

W = tf.zeros([784, 10]) 
b = tf.zeros([10]) 

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

也。无论如何，你仍然需要初始化W和b，因为下面的W不会被零张量初始化。

W = tf.Variable(tf.zeros([3,4]), name='x') 
b = tf.Variable(x + 6, name='y') 

model = tf.initialize_all_variables() 

with tf.Session() as session: 
    session.run(model) 
#Error: Attempting to use uninitialized value b 

上面的例子会给出一个错误，但下面的例子不会，并且会给出正确的答案。

W = tf.zeros([3,4], name='x') 
b = tf.Variable(x + 6, name='y') 

model = tf.initialize_all_variables() 

with tf.Session() as session: 
    session.run(model) 

如果你想这样做你的权重和偏见（我猜W和B代表）我建议看这里。 https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/variable_scope/index.html#variable-scope-example

让我知道你是否还有任何问题。