File "model_VQA.py", line 279, in train
tf_loss, tf_image, tf_question, tf_label = model.build_model()
File "model_VQA.py", line 53, in build_model
state = tf.zeros([self.batch_size, self.stacked_lstm.state_size])
File "/home/xus/.virtualenvs/vqa/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1359, in zeros
...
ValueError: setting an array element with a sequence.
`
# question-embedding
self.embed_ques_W = tf.Variable(tf.random_uniform([self.vocabulary_size, self.input_embedding_size], -0.08, 0.08), name='embed_ques_W')#self.vocabulary_size=14470 self.input_embedding_size=200
# encoder: RNN body
self.lstm_1 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size, input_embedding_size, use_peepholes=True)#rnn_size=512,input_embedding_size=200
self.lstm_dropout_1 =tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(self.lstm_1, output_keep_prob = 1 - self.drop_out_rate)#self.drop_out_rate=0
self.lstm_2 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size, rnn_size, use_peepholes=True)
self.lstm_dropout_2 = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(self.lstm_2, output_keep_prob = 1 - self.drop_out_rate)
self.stacked_lstm = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([self.lstm_dropout_1, self.lstm_dropout_2])#state_is_tuple=False)
# state-embedding
self.embed_state_W = tf.Variable(tf.random_uniform([2*rnn_size*rnn_layer, self.dim_hidden], -0.08,0.08),name='embed_state_W')#dim_hidden=1024
self.embed_state_b = tf.Variable(tf.random_uniform([self.dim_hidden], -0.08, 0.08), name='embed_state_b')
# image-embedding
self.embed_image_W = tf.Variable(tf.random_uniform([dim_image, self.dim_hidden], -0.08, 0.08), name='embed_image_W')#dim_image=4096
self.embed_image_b = tf.Variable(tf.random_uniform([dim_hidden], -0.08, 0.08), name='embed_image_b')
# score-embedding
self.embed_scor_W = tf.Variable(tf.random_uniform([dim_hidden, num_output], -0.08, 0.08), name='embed_scor_W')#num_output=1000
self.embed_scor_b = tf.Variable(tf.random_uniform([num_output], -0.08, 0.08), name='embed_scor_b')
def build_model(self):
image = tf.placeholder(tf.float32, [self.batch_size, self.dim_image])
question = tf.placeholder(tf.int32, [self.batch_size, self.max_words_q])
label = tf.placeholder(tf.int64, [self.batch_size,])
state = tf.zeros([self.batch_size, self.stacked_lstm.state_size])#self.batch_size=500
「ありがとう」 誰もこのエラーの原因を教えてくれますか？私はVQAプロジェクトをしています、このコードはgithubからのものであり、リンクはhttps://github.com/JamesChuanggg/VQA-tensorflow/blob/master/model_VQA.py
モデルに入力する入力（データセットとラベル）を確認します。値エラーは、1つ以上の入力の形状が間違っていることが原因である可能性があります。入力を印刷し、それらがすべて正しい次元の配列であることを確認することをお勧めします。さらにサポートが必要な場合は、質問にコードを添付すると、問題をより正確に特定するのに役立ちます。