TFlearn 인덱스 오류가 범위를 벗어났습니다.

나는 이런 데이터를 가지고 있습니다:

X = [[1,2,3,4],[01010],[-1.6]]
y = [[4,2]]

나는 tflearn을 사용하여 이 데이터에 대한 신경망을 훈련하려고 합니다. 나는 TFlearn 깃허브 홈페이지(https://github.com/tflearn/tflearn)에서 제공된 동일한 예제를 사용하고 있지만 데이터의 형태를 변경했습니다.

tflearn.init_graph(num_cores=1)
net = tflearn.input_data(shape=[None, 2,2,1])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X,y)

나는 계속해서 다음과 같은 오류를 받게 됩니다:

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 1.

나는 이것이 데이터의 형태가 제대로 지정되지 않았거나 fully_connected layer와 관련이 있는 것 같다고 생각합니다.

이 오류는 무엇을 의미하는 건가요? 형태가 잘못되었기 때문인가요? 이 오류를 방지하기 위해 코드에서 어떤 부분을 변경해야 할까요?

도움이 필요합니다.

답변 1

해당 문제에 대해 다음 쓰레드에서 자세히 논의되었습니다.

리스트 인덱스 초과......

아마도 아래 코드를 상단에 간단하게 추가하는 것으로 문제가 해결되었습니다:

tf.reset_default_graph()

tf는 tensorflow를 의미하므로 tensorflow를 임포트하는 것을 잊지 마세요

이게 도움이 되길 바랍니다

답변 2

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