tensotflow中from_tensor_slices报错

Question

在学习单层神经网络时使用from_tensor_slices，发生错误

报错ValueError: Unbatching a tensor is only supported for rank >= 1

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x_data = datasets.load_iris().data
y_data = datasets.load_iris().target
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_data)
tf.random.set_seed(116)

x_train = x_data[:-30]
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30]
x_train = tf.cast(x_train, dtype=tf.float32)
x_test = tf.cast(x_test, dtype=tf.float32)

train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)
test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

运行结果及详细报错内容

在这一行：

train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)

报错ValueError: Unbatching a tensor is only supported for rank >= 1

尝试去掉括号里的y_train再加上，train_data一行不再报错，但test_data一行无变化

这一语法是否随版本更新而变化？我看的教程里用的是Python3.7，但我装的是3.10

Answer 1

你输入的 Tensor 是需要 rank >= 1 的。也就是，Tensor 的维度应该>=1。代码中看来，你的 y_train 是一个秩为0的 Tensor，所以需要增加维度。

可以通过以下代码解决：

y_train = y_train[..., tf.newaxis]
y_test = y_test[..., tf.newaxis]

这样就不会再报错了。还有，你需要对 y_test 做同样的处理。

而语法可能会随着 TensorFlow 的版本更新而变化。你要看看正在使用与你看到的教程相同版本的 TensorFlow是否相同。