2016-09-03 5 views
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は私がtf.placeholderのための基本的な使用を知っている:x = tf.placeholder(tf.float32、[None、784])とはどういう意味ですか?

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) 
y = tf.matmul(x, x) 

with tf.Session() as sess: 
    print(sess.run(y)) # ERROR: will fail because x was not fed. 

    rand_array = np.random.rand(1024, 1024) 
    print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array})) # Will succeed. 

私は2番目のパラメータはおよそ形状である知っています。しかし、私は最初のものがでないときにその意味が分かりませんの形をしています。例:[なし、784]。チュートリアルから

答えて

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:ここ

Deep MNIST for Experts 我々はそれの形状割り当ては[なし]、[784]、784は単一の次元であるが平ら28ピクセルMNIST画像、及びなしで28を示していますバッチサイズに対応する第1の次元は、任意のサイズであり得る。

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