TensorFlow里，shape=(?, 120)里的问号是怎么回事呢

TensorFlow里，shape=(?, 120)里的问号是怎么回事呢

 

 

125 self.cos_sim (1024, 51) Tensor("cosine-imilarity-layer/mul_2:0", shape=(1024, 51), dtype=float32)

126 type(self.query_batch): <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>

127 type(self.doc_batch): <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>

128 weight_wh:  <tf.Variable 'model-init/layer-wh-weight:0' shape=(4244, 400) dtype=float32_ref>

129 bias_wh:  <tf.Variable 'model-init/layer-wh-bias:0' shape=(400,) dtype=float32_ref>

130 self.doc_act_fd:  Tensor("fd-rotate/concat_49:0", shape=(?, 120), dtype=float32)

131 doc_y:  Tensor("multi-layer/Elu_3:0", shape=(?, 120), dtype=float32)

132 query_y:  Tensor("multi-layer/Elu_2:0", shape=(?, 120), dtype=float32)

133 query_norm:  Tensor("cosine-imilarity-layer/Tile:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

134 doc_norm:  Tensor("cosine-imilarity-layer/Sqrt_1:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

135 prod:  Tensor("cosine-imilarity-layer/Sum_2:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

136 norm_prod:  Tensor("cosine-imilarity-layer/Mul_1:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

137 cos_sim:  Tensor("cosine-imilarity-layer/mul_2:0", shape=(1024, 51), dtype=float32)

138 softmax_prob:  Tensor("loss/Softmax:0", shape=(1024, 51), dtype=float32)

139 hit_prob:  Tensor("loss/Slice:0", shape=(1024, 1), dtype=float32)

 

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legendjack

 

 

3 个回复

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ilovecpp

cpp 2019-03-17

它这个类自己定义的__str__，和Python语言本身语法没关系。

具体到tf里的意思是这个维度不规定，由它上下游op的维度推导出来。

 

【 在 legendjack 的大作中提到: 】

: 125 self.cos_sim (1024, 51) Tensor("cosine-imilarity-layer/mul_2:0", shape=(1024, 51), dtype=float32)

: 126 type(self.query_batch): <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>

: 127 type(self.doc_batch): <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>

: ...................

 

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legendjack

legendjack 2019-03-17

但是我都给他喂数据了，为啥还是？

 

【 在 ilovecpp 的大作中提到: 】

: 它这个类自己定义的__str__，和Python语言本身语法没关系。

: 具体到tf里的意思是这个维度不规定，由它上下游op的维度推导出来。

 

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xenophobe

控制龟 2019-03-18

那是个通用标志，tf哪知道你每次给的batch size之类的是不是固定值