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Tensorflow占位符形状

Tensorflow占位符形状

婷婷同学_ 2021-05-30 19:16:38
在 tensorflow 中,我们指定一个占位符,例如:X = tf.placeholder(tf.float32, (None, 64, 64, 3))表示未知数量的64x64x3图像批次。有时我们不知道占位符的尺寸,我们只能说:X = tf.placeholder(tf.float32)尽可能指定形状的优点和缺点是什么?例如,是否有性能提升,是否仅用于防御性编程(当馈送数组有错误的暗淡时抛出错误),等等......
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1 回答

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Smart猫小萌

TA贡献1911条经验 获得超7个赞

出于效率和调试的原因,您可能希望尽可能指定形状。缺点是您的代码可能不会如此重用。


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反对 回复 2021-06-01
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