为优化器传递占位符会导致错误“initial_value must have shape specified”答案

【问题标题】：Passing a placeholder for an optimizer results in an error "initial_value must have shape specified"为优化器传递占位符会导致错误“initial_value must have shape specified”
【发布时间】：2017-04-11 14:50:24
【问题描述】：

训练网络，希望能够将 beta1 参数作为参数传递，因此将其设为占位符

self.beta1 = tf.placeholder(tf.float32)

几行之后，这一行出现错误

self.train_adam = tf.train.AdamOptimizer(self.eta, beta1=self.beta1, epsilon=1e-15).minimize(self.cost_m)

错误： ValueError: initial_value must have a shape specified: Tensor("Placeholder_5:0", dtype=float32)

取出beta1=self.beta1 会导致错误消失，因此错误一定与此有关。

我不知道为什么会发生这种情况，因为 placeholders 不需要指定形状。我试过用self.beta1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=None)，还是不行，同样的错误。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

一年多后，我遇到了同样的问题，然后记得我以前问过这个问题。多么奇怪的设计决定。

标签： tensorflow placeholder

【解决方案1】：

只需给占位符一个形状[]，因为它是一个常量：

self.beta1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])

【讨论】：

作为备注，添加shape=None没有任何效果，因为python在没有指定参数时已经默认shape为None。
当然。但它不应该首先抱怨placeholders 不需要用形状声明。我尝试这样做只是为了做点什么。