[人工智能]成功解决 Cannot feed value of shape (256 18) for Tensor ‘movie_categories:0‘ which has shape ‘(? 1)‘

这个bug困扰了我一天，最后在stack overflow上看到解决的办法，并且成功解决！特此记录一下

首先这个问题出现的原因是：我喂养的数据的形状是（256，18），但实际需要的形状是（？，1），不匹配，需要统一。

我先按照这个思路修改我的代码

先贴上原来报错的代码

 # 模型保存
    saver = tf.train.Saver()
    for epoch_i in range(num_epochs):
        # 将数据集分成训练集和测试集，随机种子不固定
        train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(features,
                                                        targets_values,
                                                        test_size=0.2,
                                                        random_state=0)
        # 分开batches
        train_batches = get_batches(train_X,train_y,batch_size)
        test_batches = get_batches(test_X,test_y,batch_size)
        #train_batches = np.reshape(train_batches,[-1,1])
        # 训练的迭代，保存训练损失
        for batch_i in range(len(train_X)):
            
            x,y = next(train_batches)
            categories = np.zeros([batch_size,18])
            for i in range(batch_size):
                categories[i] = x.take(6,1)[i]
            titles = np.zeros([batch_size,sentences_size])
            for i in range(batch_size):
                titles[i] = x.take(5,1)[i]
            # 传入数据
            feed = {
                uid:np.reshape(x.take(0,1),[batch_size,1]),
                user_gender:np.reshape(x.take(2,1),[batch_size,1]),
                user_age:np.reshape(x.take(3,1),[batch_size,1]),
                user_job:np.reshape(x.take(4,1),[batch_size,1]),
                movie_id:np.reshape(x.take(1,1),[batch_size,1]),
                movie_categories:categories.reshape(-1,1),
                #movie_categories:np.reshape(list(categories),[batch_size,1]),
                movie_titles:titles.reshape(-1,1),
                targets:np.reshape(y,[batch_size,1]),
                dropout_keep_prob:dropout_keep,
                lr:learning_rate
            }
            #print(feed)
            #计算结果
            step,train_loss,summaries,_ = sess.run([global_step,loss,train_summary_op,train_op],feed) #cost
            losses['train'].append(train_loss)

报错的地方在于sess.run([],feed)这一行

更改后：（在feed修改的，贴修改部分代码）

 movie_categories:categories.reshape(-1,1),
                #movie_categories:np.reshape(list(categories),[batch_size,1]),
                movie_titles:titles.reshape(-1,1),

！！这里我修改了两次，其实一开始我修改成.reshape(batch_size,1) // batch_size=256
然后报错：

cannot reshape array of size 4608 into shape (256,1)

后来我查了相关资料，是因为reshape有一个属性，更改后的形状必须相乘等于原始数据，这里4608 ≠ 256*1

因此，我更改成了-1.
为什么写-1？
因为，在tensor里，写-1代表计算机可以自行计算，这里也可以手动写成4608，但当更改多处时，-1比较方便，且注意一个tensor仅可出现一个-1（不太确定，好像是~）