详解TensorFlow报”InvalidArgumentError: In[0] is not a matrix. Instead it has shape “的原因以及解决办法

问题描述

当你在使用 TensorFlow 训练模型的时候，有时候你会遇到这样一个错误：

InvalidArgumentError: In[0] is not a matrix. Instead it has shape [...]

这个错误一般出现在模型输入的数据格式或维度有误，是一个非常常见的错误。那么我们应该怎样解决呢？

解决方法

检查输入数据的维度和格式是否正确

在训练模型时，我们需要确保输入的数据是符合模型要求的。如果你用了错误的维度或者格式，就会出现这样的错误。

比如，当你想输入一张 64x64 的图片时，你应该确保输入的 tensor 是一个 64x64 的二维 tensor，而不是一个一维 tensor 。

示例代码：

# 错误的数据格式
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4096])
# 正确的数据格式
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64, 64, 3])

检查模型的网络结构是否正确

你需要检查你的模型的网络结构是否正确，包括输入层、隐藏层、输出层、损失函数等。

如果你在输入层定义了不正确的维度，那么就会出现这个错误。

示例代码：

# 输入层定义错误
input_layer = tf.layers.dense(features, 1024)
# 正确的定义
input_layer = tf.reshape(features, [-1, 28, 28, 1])

检查在运行时，正确的 feed_dict 是否被传递

你需要检查在运行时，是否正确的传递了 feed_dict。

如果你在传递 feed_dict 的时候，使用了错误的 tensor，那么就会出现这个错误。

示例代码：

# 定义 placeholder
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 不正确的 feed_dict 传递
sess.run(train_op, feed_dict={X: mnist.test.images,
                              y: mnist.test.labels})

# 正确的 feed_dict 传递
sess.run(train_op, feed_dict={X: batch[0], y: batch[1]})

总结

当你遇到 "InvalidArgumentError: In[0] is not a matrix. Instead it has shape [...]" 这个错误时，需要检查以下几个方面：

• 输入数据的维度和格式是否正确。
• 模型的网络结构是否定义正确。
• 在运行时，是否正确的传递了 feed_dict。

通过这些方法，你应该能够解决 "InvalidArgumentError: In[0] is not a matrix. Instead it has shape [...]" 这个错误了。