这是我正在使用的代码的一部分：
noise = tf.Variable(tf.zeros((299, 299, 3)))
sess.run(noise.initializer)
op1 = tf.assign(subX,x_hat-x)
op3 = tf.assign(noise[125:175, 125:175], subX)
op2 = tf.assign(x_hat,noise+x)
如您所见，对于op3，我试图从subX分配变量“噪声”的一部分，该变量由决定。但是，我收到此错误：
UnimplementedError：找到2个根本错误。 （0）未实现：切片 l值形状[50,50,3]与r值形状[299,299,3]不匹配。 尚未实施自动广播。 [[节点 strided_slice_2 / _assign（定义在 ：10）]] [[Assign_15 / _821]]（1） 未实现：切片的L值形状[50,50,3]与R值不匹配 形状[299,299,3]。尚未实施自动广播。
[[node strided_slice_2 / _assign（在 ：10）]] 0成功操作。 0 衍生错误将被忽略。错误可能源于输入操作。输入源 连接到节点strided_slice_2 / _assign的操作：变量/读取 （定义于：7）Variable_5（定义于 ：7）
连接到节点strided_slice_2 / _assign的输入源操作： 变量/读取（定义为：7）
Variable_5（定义为：7）
答案 0 :(得分：0)
我在这条线上犯了一个简单的错误：
op3 = tf.assign(noise[125:175, 125:175], subX)
subX与噪声的大小不同；由于我没有在详细信息中添加它，因此很难推断。