Tensorflow。将一个列数组(200，)放入一个列占位符[None，1]中会产生形状误差

当将一个列数组(200,)放入一个列占位符None, 1中时，会产生形状误差。这是因为TensorFlow中的占位符（Placeholder）用于在图的执行过程中接收外部输入的数据，而占位符的形状（shape）定义了输入数据的维度。

在这个例子中，原始的列数组的形状是(200,)，表示一个一维数组，其中有200个元素。而占位符的形状是None, 1，表示一个二维数组，其中的行数（第一个维度）可以是任意值，而列数（第二个维度）为1。

由于原始的列数组是一维的，无法直接匹配到占位符的二维形状，因此会产生形状误差。为了解决这个问题，可以通过reshape操作将原始的列数组转换为二维数组，使其形状与占位符匹配。

以下是一个示例代码，展示了如何使用TensorFlow解决这个形状误差问题：

import tensorflow as tf

# 创建一个占位符
placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])

# 原始的列数组
column_array = [1.0, 2.0, 3.0, ..., 200.0]  # 200个元素

# 将列数组转换为二维数组
reshaped_array = tf.reshape(column_array, [-1, 1])

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(reshaped_array, feed_dict={placeholder: column_array})
    print(result.shape)  # 输出(200, 1)，形状匹配成功

在这个示例中，通过tf.placeholder定义了一个占位符placeholder，形状为None, 1。然后使用tf.reshape将原始的列数组column_array转换为二维数组reshaped_array，形状为-1, 1，其中-1表示自动计算该维度的大小。最后，在执行计算图时，通过feed_dict参数将column_array传递给占位符placeholder，得到了形状匹配成功的结果。

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