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基于TensorFlow训练mnist数据集出现如下错误：
检测代码，发现是偏置设置格式错误导致。
1、错误代码：
# 定义权重和偏置
n_input = 784
n_output = 10
weights = {
'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)),
'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128], stddev=0.1)),
'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7 * 7 * 128, 1024], stddev=0.1)),
'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_output], stddev=0.1))
}
biases = {
'bc1': tf.Variable(tf.random_normal(64), stddev=0.1),
'bc2': tf.Variable(tf.random_normal(128), stddev=0.1),
'bd1': tf.Variable(tf.random_normal(1024), stddev=0.1),
'bd2': tf.Variable(tf.random_normal(n_output), stddev=0.1)
}2、修改后的代码如下：
把biases的"()"改为"[]"
#定义权重和偏置
n_input = 784
n_output= 10
weights = {
'wc1':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,1,64], stddev=0.1)),
'wc2':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,64,128],stddev=0.1)),
'wd1':tf.Variable(tf.random_normal([7*7*128,1024],stddev=0.1)),
'wd2':tf.Variable(tf.random_normal([1024,n_output],stddev=0.1))
}
biases = {
'bc1':tf.Variable(tf.random_normal([64], stddev=0.1)),
'bc2':tf.Variable(tf.random_normal([128],stddev=0.1)),
'bd1':tf.Variable(tf.random_normal([1024],stddev=0.1)),
'bd2':tf.Variable(tf.random_normal([n_output],stddev=0.1))
}