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牛客网_fm模型_池化与采样_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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图中向上传播的数据大小。 还有更多… 在通过图表运行数据之前,我们必须声明数据形状并知道操作的结果形状。并非总是如此。可能存在我们事先不知道的一两个维度,或者可能会有所不同。为此,我们将可以变化或未知的维度指定为无值。例如,要使先前的数据占位符的列数未知,我们将编写以下行: x_data = tf.placeholder(tf.float32,shape =(3,None)) 这使我们可以打破矩阵乘法规则,并且我们仍然必须遵守这样的事实,即乘法常数必须具有相同的相应行数。我们可以动态生成此数据,也可以在向图形中输入数据时重塑x_data的形状。当我们分批提供数据时,这将在后面的章节中派上用场。 { ? U- TensorFlow方式 使用MUitiPie层进行工作 既然我们已经介绍了多种操作,我们将介绍如何连接各个层,这些层具有通过它们传播的数据。 做好准备 在本食谱中,我们将介绍如何最佳地连接各个层,包括自定义层。我们将生成和使用的数据将代表小型随机图像。最好在一个简单的示例上了解这些类型的操作,以及如何使用一些内置图层来执行计算。我们将在2D图像上执行小的移动窗
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