针对报错 ValueError: When using data tensors as input to a model, you should specify the `steps_per_epoc

针对报错 ValueError: When using data tensors as input to a model, you should specify the steps_per_epoch argument （如何将TensorFlow中tensor格式的张量数据转换成 numpy array的形式）

这是我的第一次的学习记录

​ 在跑其他大佬的文本分类模型的时候，由于不知名原因导致，出现报错如下

​ ValueError: When using data tensors as input to a model, you should specify the steps_per_epoch argument

​ 在查阅了资料之后发现可能和输出的格式有关，具体如下

​ 在原代码中有如下两行代码：

train_y = tf.one_hot(train_y , depth = 5)
test_y = tf.one_hot(test_y , depth=5)

​ 这两行代码的意思是将标签的形式转换成最后train_x , test_x在模型中所得到的输出的形式，以此来进行模型的训练和准确率的比对，但是通过这个代码会将train_y , test_y的数据类型变成python.framework.ops.Tensor从而会导致上方的报错信息，解决方法是将其转化成array的形式，我这里采用的方法是将由tensor导入的出来的值直接重新赋值给原变量，代码如下：

train_y=tf.Session().run(train_y)
test_y=tf.Session().run(test_y)

​ 由此问题得以解决，模型和我的数据也比较契合，模型精准度较高，后续会进一步学习改进，开心 ❤

最后

以上就是难过康乃馨为你收集整理的针对报错 ValueError: When using data tensors as input to a model, you should specify the `steps_per_epoc的全部内容，希望文章能够帮你解决针对报错 ValueError: When using data tensors as input to a model, you should specify the `steps_per_epoc所遇到的程序开发问题。

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