Я пытаюсь настроить входной конвейер для детектора объектов.Ниже приведена часть кода, который я написал для чтения TFrecords.
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features=self.features_dict
)
x_cell = tf.cast(features['x_cell'], tf.int64)
x_cell = tf.expand_dims(x_cell, 1)
return x_cell
Когда я напрямую возвращаю x_cell (без выполнения expand_dims) и запускаю его через сеанс, я получаю массив с размером (32,), как и ожидалось.
Когда я использую expand_dims, я надеюсь получить массив (32,1).Но я получаю следующую ошибку:
ValueError: dim 1 not in the interval [-1, 0]. for 'ExpandDims_1' (op: 'ExpandDims') with input shapes: [], [] and with computed input tensors: input[1] = <1>.