這類問題是初次使用tensorflow常犯的錯誤，錯誤原因是sess.run之前的tensor list和函數(shù)內(nèi)的tensor list命名一致，導(dǎo)致在迭代運行時使得原有的tensor變量被賦值成float或其他類型，導(dǎo)致迭代運行出錯。

例：

result,acc1,cross_entropy,fcl_softmax=sess.run([optimizer,acc,cross_entropy,fcl_softmax],feed_dict = {images_input:train_batch,labels_input:test_batch})

這裏sess.run之前的cross_entropy是float類型，但是sess.run中的cross_entropy是tensor，故出現(xiàn)上述報錯。同樣的fcl_softmax也是前後命名相同，有可能也會錯。

為方便起見，一律改成：

result_,acc1_,cross_entropy_,fcl_softmax_=sess.run([optimizer,acc,cross_entropy,fcl_softmax],feed_dict = {images_input:train_batch,labels_input:test_batch})

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的sess.run接收返回值得变量和sess.run函数內的tensor型变量命名注意不能一致，影响迭代，产生报错：Can not convert a ndarray into a Tensor的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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