tensorflow - 为什么我们在 Tensorflow 中指定模型时需要担心批量维度？

Question

考虑神经网络中每一层的批量维度似乎有点麻烦。为什么我们在 Tensorflow 中没有一些功能可以为整个模型设置批量大小？

Answer 1

在 tensorflow 中，您不必考虑批量大小。

在MNIST 教程中，它解释了 tensorflow 如何处理各种大小的批次。

引用教程：

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

输入图像 x 将由浮点数的二维张量组成。在这里，我们为其分配一个形状[None, 784]，其中 784 是单个扁平化 MNIST 图像的维度，并None表示对应于批量大小的第一个维度可以是任何大小。