텐서 모양으로 텐서를 정의하는 동안

Question

신경 네트워크에서 작업하고 있으며 모양에 많은 시간이 걸리는 문제가 있습니다 ..... Tensorflow는 우리에게 키워드를 제공하지 않으므로 텐서 크기에 대해 걱정할 필요가 없습니다. ... 모양에 알려진 숫자 값 대신에 없음을 사용하면 단점이 있습니까? 코드를 실행하는 동안

방법 1

input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,[None,None]) 

방법이

input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,[64,100]) 

는 어떤 차이가 있습니까?

Answer 1

Tensorflow의 tf.placeholder() 텐서는 고정 모양이 전달 될 필요가 없습니다. 이렇게하면 나중에 tf.Session.run() 호출에서 다른 모양을 전달할 수 있습니다. 코드가 잘 작동합니다. 자리 표시자를 만들 때 Tensorflow는 메모리를 할당하지 않기 때문에 어떤 단점도 없습니다. 자리 표시자를 공급하면 tf.Session.run()을 호출 할 때 TensorFlow가 입력 텐서에 적절한 크기의 메모리를 할당합니다.

당신이 구속 형태, 즉 None로 정의, 더 코드에서 일부 작동이 input_placeholder을 사용하는 경우 Session.run() 중에 동적으로 그 작전을 수행하는 동안,의 텐서의 형태에 관한 몇 가지 검사를 수행 할 Tensorflow 될 수 있습니다 요구. 그래프를 작성하는 동안 Tensorflow는 입력의 정확한 모양을 모르기 때문입니다.