使用TensorFlow tf的说明。占位符

我是TensorFlow的新手。谁能解释后面的tf.placeholder中的形状代表什么?

tf.placeholder(tf.float,shape=[None,128,3])

tf.placeholder(tf.float,3]) 这意味着我们要设置2 * 3矩阵

tf.placeholder(tf.float,None,3]) 这意味着我们有3个维度,例如带有RGB的图像

如果我在上述两种情况下错了,请纠正我

jian123789 回答:使用TensorFlow tf的说明。占位符

tf.placeholder(tf.float,shape=[None,128,3])

这是一种4D形状,其中第一维未定义,即可以是任何整数。

您通常会在NeuralNetwork培训中看到这些图像,我希望这种形状代表一批图像。至少在定义上将包含未定义长度的列表,其中包含尺寸为128x128的RGB(3通道)图像。

如果图像大小不恒定,您将看到形状[None,None,3]

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