在Tensorflow中,N元素的向量是否有shape(0,N)或(1,N)ValueError: Cannot feed value of shape(1, 984) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(0, 984)'
这种情况是否需要tf.expand_dims来向向量中添加“幻影”<
我已经用TensorFlow编写了我自己的矩阵乘法实现,当tf占位符的维度被正确定义时,它可以与tf占位符一起使用。但在神经网络中,很多时候,您希望保留其中一个维度未定义,以便批处理大小或输入大小可以更改,例如: X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name="X")
y = tf.placeholder(tf.int64,
在Tensorflow中,是否有一种方法可以找到评估某个输出张量所需的所有占位符张量?也就是说,是否有一个函数将返回在调用feed_dict时必须输入sess.run(output_tensor)的所有(占位符)张量?This should return [b,c] or [b.name,c.name]编辑:为了澄清,我不需要(一定)寻找图