tensorflow如何查看张量属性，如阶数

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)

此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值




参数：

• dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型
• shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定
• name：名称。

[html] view plain  copy

 print ?

1. x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))  
2. y = tf.matmul(x, x)  
3.   
4. with tf.Session() as sess:  
5.   print(sess.run(y))  # ERROR: 此处x还没有赋值.  
6.   
7.   rand_array = np.random.rand(1024, 1024)  
8.   print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed.  

返回：Tensor 类型

修改bug“Cannot feed value of shape (1,) for Tensor 'Placeholder_1:0', which has shape '(1, ?)'”

将“y_ = tf.placeholder("float",[None,1])”

改为

“y_ = tf.placeholder("float",[1,])”