tensorflow如何檢視張量屬性,如階數
阿新 • • 發佈:2019-02-01
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
此函式可以理解為形參,用於定義過程,在執行的時候再賦具體的值
引數:
- dtype:資料型別。常用的是tf.float32,tf.float64等數值型別
- shape:資料形狀。預設是None,就是一維值,也可以是多維,比如[2,3], [None, 3]表示列是3,行不定
- name:名稱。
- x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
- y = tf.matmul(x, x)
-
with tf.Session() as sess:
- print(sess.run(y)) # ERROR: 此處x還沒有賦值.
- rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
- print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array})) # Will succeed.
返回:Tensor 型別
修改bug“Cannot feed value of shape (1,) for Tensor 'Placeholder_1:0', which has shape '(1, ?)'”
將“y_ = tf.placeholder("float",[None,1])”
改為
“y_ = tf.placeholder("float",[1,])”