一般來說是sess.run裡的feed_dict字典內部出現了問題。feed_dict的引數一般存放的是佔位符placeholder，通過feed_dict將具體資料“喂”進placeholder。unhashable type: 'numpy.ndarray' error報了這樣的錯，極有可能是因為feed_dict的內部的鍵(placeholder)與值不匹配。

通過上網查閱以及我個人出現的情況，目前發現兩個比較有可能導致的錯因會報這樣的錯：

1. 比如placeholder為tf.float32，而feed進去的具體資料為np.int64，這樣就會需要將所對應的型別設為一致。
2. 這也是博主個人所犯的錯誤，placeholder
   內部設定的size與“喂”進去的資料的size不匹配。同樣，需要將其設定為一致。
3. 第三條是博主上午犯完錯之後下午又遇到了，這次博主犯的錯是 鍵與值的變數名設成完全一樣！類似下面這種感覺，我最後將mask_c “喂”進了mask_c，所以要注意鍵與值的變數名不能設為一致呀。

_, seis_recon_loss = sess.run([train_G_op, seis_recon_loss], feed_dict = {images_tf : batch, incomplete_images_tf : incomplete_batch, mask_c : mask_c})

歡迎各位若遇到不同的情況報了相同的錯誤在下面評論補充，贈人玫瑰，手留餘香。