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值错误:索引超出使用输入维度1的范围;对于跨步切片,输入只有1个维度

tensorflow python

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gogasca · 技术社区 · 7 年前

当我运行以下代码时

import tensorflow as tf


def compute_area(sides):
    a = sides[:, 0]
    b = sides[:, 1]
    c = sides[:, 2]
    # Heron formula
    s = (a + b + c) * 0.5
    area_sq = s * (s - a) * (s - b) * (s - c)
    return tf.sqrt(area_sq)


with tf.Session() as sess:
    area = compute_area(tf.constant([5.0, 3.0, 7.1]))
    result = sess.run(area)
    print(result)

我得到以下错误

ValueError: Index out of range using input dim 1; input has only 1 dims for 'strided_slice' (op: 'StridedSlice') with input shapes: [3], [2], [2], [2] and with computed input tensors: input[3] = <1 1>.

为什么?

1 回复 | 直到 7 年前

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kmario23 Mazdak 7 年前

[5.0, 3.0, 7.1] 是一个向量,它是一个一维张量。不能使用矩阵语法对向量进行切片或索引,例如使用 [:, 0] 但是,要访问向量的第一个元素,您需要(简单地)使用 [0] .所以,你的代码可以如下工作

import tensorflow as tf


def compute_area(sides):
    a, b, c = sides[0], sides[1], sides[2]
    # Heron formula
    s = (a + b + c) * 0.5
    area_sq = s * (s - a) * (s - b) * (s - c)
    return tf.sqrt(area_sq)


with tf.Session() as sess:
    area = compute_area(tf.constant([5.0, 3.0, 7.1]))
    result = sess.run(area)
    print(result)

在章节中” Referring to tf.Tensor slices “(关于张量的官方张贴文章),您有更多关于TensorFlow中的张量和切片张量的信息。