python - Tensorflow - 数据维度、占位符

Question

我是 Tensorflow 的初学者，如果我的问题很微不足道，我很抱歉，但我查看了文档和 Google，但找不到答案。 (我也为我的英语道歉)

我想做类似的事情

sess.run(train, {x:x_train, y:x_train}

其中 x_train 是一个大小为 3190 的数组，包含我的输入数据(维度为 60*4 的数组)

我的问题是，x 应该是:

x = tf.placeholder(tf.bool, [60,4])

或

x = tf.placeholder(tf.bool, [None,60,4])

？

第一个给出以下错误:

ValueError: Cannot feed value of shape (3190, 60, 4) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(60, 4)'

如果我使用第二个，如果我想计算，我怎样才能用 0<=i<60 和 0<=j<4 达到 x[i][j]

tf.logical_and(x[i1][j1],x[i2][j2])

？

提前感谢您的回答。

Answer 1

一定要使用

x = tf.placeholder(tf.bool, [None,60,4])

供您逻辑和使用

x_flat = tf.reshape( x , [ -1 , 60*4 ] )
ij1 = tf.reshape( tf.one_hot( [i1*4+j1] , 60*4 , dtype=tf.float32 ) , [ 60*4 , 1 ] )
ij2 = tf.reshape( tf.one_hot( [i2*4+j2] , 60*4 , dtype=tf.float32 ) , [ 60*4 , 1 ] )

tf.logical_and( tf.matmul( x_flat , ij1 ) , tf.matmul( x_flat , ij2 ) )