self.X = tf.placeholder(tf.float32,(None,None,size)) self.Y = tf.placeholder(tf.float32,(None,output_size))
时间: 2023-10-10 21:11:20 浏览: 47
这段代码是在 TensorFlow 中定义了两个占位符,分别为 `X` 和 `Y` 。`X` 是一个大小未知的二维张量,它的第一维是样本数量,第二维是特征数量,`size` 是特征的维度;`Y` 是一个大小未知的一维张量,它的长度是样本数量,`output_size` 是输出的维度。这些占位符将在训练和测试模型时用于喂入输入和输出数据。在 TensorFlow 中,占位符是一种特殊的张量,它不需要在定义图时赋值,而是在运行图时使用 `feed_dict` 参数进行填充。
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解释这行代码 self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s')
这行代码是定义了一个占位符,用于接收一个大小为[None, self.n_features]的浮点数张量,可以理解为输入数据的格式。在实际使用时,需要将占位符传入相应的数据以完成对该张量的填充。其中,self.n_features表示特征数的维度,None表示数据可以是任意长度。这个代码可能和AI的对话并没有太大关联,但是它是机器学习等领域中非常重要的一部分。
self.obs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, self.n_features]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
这个错误通常是因为您没有正确导入TensorFlow模块。请确保您已正确导入TensorFlow,并在代码中使用正确的名称。例如,使用`import tensorflow as tf`导入TensorFlow模块,然后使用`tf.placeholder`来定义占位符。如果您已经正确导入TensorFlow模块并仍然遇到此错误,请检查您的TensorFlow版本是否正确,并尝试重新安装TensorFlow。