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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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エラー「unhashable type: 'list'」の解決方法

trafalbad

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投稿2017/05/29 08:11

編集2017/06/07 06:00

CNNの一部で次のような関数を定義しました

INPUT_SIZE = 1 HIDDEN_UNIT_SIZE = 64 TRAIN_DATA_SIZE = 100 OUTPUT_SIZE = 1 def trainable_inference(input): hidden1_weight = tf.get_variable("d_hidden1_weight",[INPUT_SIZE, HIDDEN_UNIT_SIZE], initializer = tf.random_normal_initializer(0, 0.1)) hidden1_bias = tf.get_variable("d_hidden1_bias",[HIDDEN_UNIT_SIZE], initializer = tf.constant_initializer(0.1)) output_weight = tf.get_variable("d_output_bias",[HIDDEN_UNIT_SIZE, 1],initializer = tf.random_normal_initializer(0, 0.1)) output_bias = tf.get_variable("d_output_bias",[1],initializer = tf.constant_initializer(0.1)) hidden1_output = tf.nn.relu(tf.matmul(input, hidden1_weight) + hidden1_bias) output = tf.sigmoid(tf.matmul(hidden1_output, output_weight) + output_bias) return output

この関数に引数として以下の値を入れたのですが、エラーが発生してしまいました。

追記
名前を定義したのですが下記エラーが出てしまいました。

d_given_data_placeholder = tf.placeholder("float", [None, INPUT_SIZE]) trainable_inference(d_given_data_placeholder) TypeError:Value passed to parameter 'shape' has DataType string not in list of allowed values: int32, int64

この解決策もお願いいたします

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回答1

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ベストアンサー

辞書のキーとしてハッシュ化できない型listを与えているというエラーです。
エラーのtracebackが不明&コード断片からの推測ですが

tf.get_variable

get_variable(

name, 略

name: The name of the new or existing variable.

の第一引数nameで発生していると思われます。
適切な共有変数名(文字列)を与えましょう。

投稿2017/06/07 05:38

can110

総合スコア38266

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trafalbad

2017/06/07 06:02

回答ありがとうございます。名前を定義して、変数を代入したところ新たなエラーが出てしまいました。質問欄に追記しました。お手数ではございますが、回答宜しくお願いします。
trafalbad

2017/06/07 06:13

解決しました。ありがとうございました
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