ValueError: could not convert string to float: '\ufeff50'及ValueError: Cannot feed value of shape错误

傷城~ 2022-03-31 16:44 662阅读 0赞

**（作者：陈玓玏）**

## 一、 ValueError: could not convert string to float: '\\ufeff50’错误 ##

错误场景：使用**tensorflow的tf.contrib.learn.datasets.base.load\_csv\_without\_header读取csv文件**时，出现错误`**ValueError: could not convert string to float: '\ufeff50'**`

可能的原因：可能是因为你的数据中有一些空白格或者字符串。

解决方案：最好确保文件不该有数据的地方是没有数据的，我把读取的csv周边的一圈没有数据的部分都删除一遍之后，错误就消失了。虽然肉眼不可见，但可能存在空格或者隐藏的单元格。

## 二、 ValueError: Cannot feed value of shape (100,) for Tensor ‘Placeholder\_19:0’, which has shape '(?, 1)'错误 ##

错误场景：用tensorflow建模 时，通过shuffle\_batch从csv文件中读取数据，并打乱，生成样本batch和标签batch，但是通过预测结果y和标签计算预测精度时，出现错误`ValueError: Cannot feed value of shape (100,) for Tensor 'Placeholder_19:0', which has shape '(?, 1)'`。

可能的原因：使用train\_step.run来跑模型时，特征和label都是二位numpy.array，而我用shuffle\_batch读取并由sess.run获得的特征是二维array，label是一维的，所以出现了维度问题。

解决方案：需要人为转换一下，将一维label转换为二维label，保证一个样本一行，无论特征还是label，问题得以解决。

具体代码如下：

原来的label：
    [0,1,0,0,1]
    需要的label：
    [[0],
     [1],
     [0],
     [0],
     [1]]
    
    转换：
    new_label = []
    for i in label:
         new_label.append([i])