ValueError: Cannot feed value of shape (2, 4) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 2, 4

Question

TensorFlowとtflearnを使い、ネットワークを構築しています。
ValueError: Cannot feed value of shape (2, 4) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 2, 4, 104)'
とエラーがでました。
Tracebackには、

Traceback (most recent call last):
  File "cnn.py", line 16, in <module>
    model.fit(trainDataSet, trainLabel, n_epoch=100, batch_size=32, validation_set=0.1, show_metric=True)
  File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/models/dnn.py", line 216, in fit
    callbacks=callbacks)
  File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 339, in fit
    show_metric)
  File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 818, in _train
    feed_batch)
  File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 929, in run
    run_metadata_ptr)
  File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1128, in _run
    str(subfeed_t.get_shape())))
ValueError: Cannot feed value of shape (2, 4) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 2, 4, 104)'

とでます。全文は

# coding: utf-8
import tensorflow as tf
import tflearn

from tflearn.layers.core import input_data,dropout,fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.normalization import local_response_normalization
from tflearn.layers.estimator import regression

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import metrics

tf.reset_default_graph()
net = input_data(shape=[2, 4, 104])
net = conv_2d(net, 4, 16, activation='relu')
net = max_pool_2d(net, 1)
net = tflearn.activations.relu(net)
net = dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.5, loss='categorical_crossentropy')

model = tflearn.DNN(net)

trainDataSet = [[0.25,0.25,1,1],[0,0,1,1],[0.25,0.25,1,1]]
trainLabel = [[0,1],[0,1],[1,0]]
model.fit(trainDataSet, trainLabel, n_epoch=100, batch_size=32, validation_set=0.1, show_metric=True)

と書きました。何が問題なのでしょうか？

Comments

[8524ba23]

全文ソースを実行すると161行目ではなく1行目でエラーになりますが何が問題なのでしょうか？

[taiyo2017]

import文がないからでしょうか？追記して起きました。もしご存知ならよろしくお願いします。

Answer 1

このエラーは入力の次元がことなるために出力されたものだと考えられます．また，tflearnのconv_2dは
４D[batch, heights, width, in_channel]を期待しているので，conv_2dの記述を見る限り，次元の順番も変更した方がよいと思います．なので以下のようにコードを変更してみるといかがでしょうか．

# net = input_data(shape=[2, 4, 104])
net = input_data(shape=[1, 2, 104, 4])
net = conv_2d(net, 4, 16, activation='relu')
net = max_pool_2d(net, 1)

また，入力するデータのshapeのinput_dataに合わせて変更してください．

また，余談ですがconv_2dを使う場合は，heights, widthは同じような値を使うことが多いと思います．例えば，Cifar10のデータセットを扱う場合は，画像が[32, 32, 3]なので，batchのサイズにもよりますが，input_dataはinput_data(shape=[1, 32, 32, 3])と記述します．ご参考までに．

Comments

[taiyo2017]

ありがとうございます。わかりました。このデータを拡張したものを作ったのですが、またよくわからないエラーが出てしまいました。よかったらまたこちらの　https://teratail.com/questions/157816　質問に答えてください。