我在 Pycharm 中编写了以下代码，该代码在 Tensorflow 中执行完全连接层 (FCL)。占位符发生无效参数错误。所以我在占位符中输入了所有dtype、shape、 和，但我仍然收到invalid argument error。name
我想通过FCL模型制作新的Signal(1, 222)。
\n输入信号(1, 222) => 输出信号(1, 222)
maxPredict：查找输出信号中具有最高值的索引。calculate Y：获取maxPredict对应的频率数组值。loss：使用真实Y之间的差值并计算Y作为损失。loss= tf.abs(trueY - 计算Y)`代码（发生错误）
\nx = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 222], name=\'inputX\')
错误
\n\n\nInvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：您必须为占位符张量 \'inputX\' 提供一个值，dtype float 和形状 [1,222] \n tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：您必须为占位符张量提供一个值 \ 'inputX\' 的 dtype float 和 shape [1,222]\n [[{{node inputX}} = Placeholderdtype=DT_FLOAT, shape=[1,222], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device :CPU:0"]]\n 在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：
\n …
我尝试使用 Pycharm 中的 Tensorflow 使用 tf.map_fn 获得多个输入的转折点。
但是，当我尝试执行此操作时，
出现错误： TypeError: testzz() Missing 1 requiredpositional argument: 'data'
我怎么解决这个问题？或者如何获取 idxCut 的大小以使用 for 循环？
开发内容。
我想使用 for 循环在数据中找到有关 idxCut 的 TPR（转折点比率）。
我使用for循环来获取idx，idx-1和idx + 1之间的TPR。
我想找到数据[idx]高于其他数据[idx-1，idx+1]。
def testtt(data):
### Cut-off Threshold
newData = data[5:num_input - 5] # shape = [1, 100]
idxCut = tf.where(newData > cutoff) + 5
idxCut = tf.squeeze(idxCut)
# The size of idxCut is always variable. shape = [1, 10] or shape = [1, 27] or etc
tq = …