我有一个用于输入的占位符：现在我想创建一个与Y形状相同的常量：
w = Y.get_shape
浏览 0提问于2017-12-06得票数 4
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定义张量时的张量形状
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我正在研究神经网络，很多时候shapes.....Tensorflow给我们提供了一个关键字None，这样我们就不必担心张量的大小了……用None代替形状的已知数值有什么缺点吗？
浏览 0提问于2017-09-19得票数 0
我正在从以下示例中学习TensorFlow：
我在下面的代码中有几个问题:当定义诸如X、Y、W和b这样的占位符和变量时，我们为什么不需要指定它们的维度？如果不知道这些占位符/变量的大小，代码将如何分配内存？谢谢!
浏览 2提问于2016-12-27得票数 6
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零填充物没有正确地执行我想
、、、、
我似乎在使用提供的实现时遇到了一些问题。我的情况有点类似的家伙张贴，在其中，我试图映射和输入到一个输出。输入是音频文件的样本，输出是长度为14的特征向量(长度是静态的)。序列长度是可变的，因为音频文件的长度不同，使得包含样本的向量也变得不同长度。import tensorflow as tf
from tens
浏览 7提问于2016-10-24得票数 0
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我正在尝试获取Tensorflow中占位符的尺寸。函数tf$shape立即出现在我的脑海中。我毫不费力地使用tf$shape获得具有正维的占位符的形状。但是，我希望占位符能够接受不同大小的输入，所以我将一维保留为NULL。现在，根据我的理解，当谈到维度时，Tensorflow将NULL和-1等同对待。但是，当我运行我的<
浏览 1提问于2017-08-16得票数 0
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对于需要形状参数的tensorflow函数，如何将动态形状作为输入参数之一提供？例如，假设我有一个占位符现在我要创建一个一维随机张量，它的形状与x的第一维数相同。r = tf.random_uniform([x.get_shape()[0]])
这将无法工作，因
浏览 4提问于2016-03-30得票数 1
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我有一个维度为(2,2)的二维占位符张量。如何扩展列(相同数量的维度)，使新张量为(2,3)，并为新列分配一个常量值？例如，当前数据可能类似于[2,2，2,2]
我想通过tensorflow转换为(前缀常量为1)：[1,2,2，1,2,2]
浏览 1提问于2017-04-15得票数 1
下面两个矩阵的乘积的形状为无，如果矩阵是用占位符中给定的形状创建的，则为零，但使用普通文本创建时具有适当的形状：r1 = 3c2 = 2
print(sess.run(s0))
#print(sess.run(s0, feed_dict={r1 :
浏览 0提问于2018-09-04得票数 1
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我的TensorFlow模型使用tf.random_uniform来初始化变量。我想在开始训练时指定范围，因此我为初始化值创建了一个占位符。must have a shape specified: Tensor("Embedding/random_uniform:0", dtype=float32)
我找不到要传递给tf.placeholder的正确如何通过提要字典传递这个标量初始值？
浏览 1提问于2016-08-24得票数 15
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我有一个1D张量a，我想把它堆叠/打包/平铺成2D张量，比如y=[a, a, a]。如果我知道我想重复多少次，我就可以在使用reshape的同时使用tf.tile。占位符值为None，这不是有效的输入。我知道对于tf.slice来说，可以输入-1并让tensorflow找出它，但我不知道tensorflow如何推断出正确的大小。我确实有一个张量函数，它的
浏览 2提问于2017-01-30得票数 13
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假设我使用Tensorflow的Python创建了一个张量，如下所示，我想在C++中创建一个tensorflow：：张量等价的张量，这样我就可以运行一个以x作为输入的经过训练的图。我应该如何处理输入形状的第一个维度，它在C
浏览 4提问于2015-12-20得票数 3
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我在试着理解tensorflow的占位符。具体而言，在下面的示例中，shape=[None,是什么意思。X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 128, 128, 3], name="X")
您可以将TensorFlow中的占位符看作是一个操作，该操作指定将输入到graph.placeholder X中的形状和数据类型，定义flo
浏览 0提问于2018-07-16得票数 16
在把batch_xs给x的过程中，我重塑了batch_xs，因为BATCH_SIZE是1，这是我的来源。我不知道是什么造就了ValueError。r_keep_prob: 1.0}))这给了我价值错误，这对我来说是没有意义的。ValueError:参数必须是稠密张量
浏览 3提问于2016-02-03得票数 2
中的示例代码。使用TensorFlow向语言模型(rnn)提供数据的标准方法的。如果批量大小是固定的，应该不会有任何问题。但是，如果我使用的是tf.PaddingFIFOQueue.dequeue_up_to(batch
浏览 0提问于2017-06-24得票数 1
这可能是微不足道的。我有一个模型，它采用一些去排队的张量X；yPred = model(X,...)现在，我想给另一个张量Z，有时；yPredZ = model(Z,...)
在不重新定义子图的情况下，我如何做到这一点？
浏览 2提问于2017-01-24得票数 0
我需要在我的model_fn()中创建一个具有[batch_size, 20]形状的随机变量。def model(inp, out):
eps = tf.random_normal([batch_size, 20], 0, 1, namesession=sess)获得sess.as_default()or pass a
浏览 1提问于2016-04-27得票数 3
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TensorFlow中有许多方法需要指定形状，例如truncated_normal：我有一个占位符，用于输入shape None，784，其中第一个维度是None，因为批量大小可以改变。我可以使用固定的批处理大小，但它仍然不同于测试/验证集大小。
我不能将这个占位符提供给tf.tru
浏览 0提问于2016-02-09得票数 25
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作为前言，我了解了如何制作无大小的张量及其主要用途。
我的隐藏层依赖于我传递的数据的batch_size。因此，我将批处理大小传递给占位符。不幸的是，这给我带来了一堆压力和错误，因为许多功能在没有大小的形状下不能很好地工作。我正在寻找一种方法来使用张量的动态形状来计算隐藏层中的节点数。请参见上面的回溯)：必须使用数据类型int3
浏览 0提问于2016-10-22得票数 2
我不确定以下4种变化之间的实际差异(它们都是以相同的值计算的)。我的理解是，如果我调用tf，它将在图上创建一个操作，否则可能会创建一个操作。如果一开始不创建tf.constant()，我相信在添加时会隐式地创建常量；但是对于tf.add(a,b) vs a + b，a和b都是张量(#1和#3)，除了默认命名(前者是Add，后者是add)之外有谁能解释一下两者之间的不同之处，什么时候
浏览 2提问于2016-09-15得票数 15
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假设我有一个占位符和一个向量在本例中，为了简单起见，h用零填充，但在实际情况中，它将被其他变量更改，并具有不同的值。我想高效地对ph_input进行concat，对维度1进行h，并得到一个新的具有形状[None, 1+2]的张量。不幸的是，concat需要除concat_d
浏览 3提问于2016-03-17得票数 14
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