在tensorflow2.多版本中input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None]) 怎么改

在TensorFlow 2.x版本中，不再使用 `tf.placeholder`，而是使用 `tf.keras.Input` 或 `tf.data.Dataset`。因此，你需要将这段代码改为使用 `tf.keras.Input`。

下面是一种可能的修改方法：

import tensorflow as tf

batch_size = 32
seq_length = 100
input_data = tf.keras.Input(shape=(seq_length,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)

上面的代码中，`tf.keras.Input` 函数的 `shape` 参数用于指定输入张量的形状，这里指定为 `(seq_length,)`。`batch_size` 参数用于指定批次大小，`dtype` 参数用于指定数据类型。

注意，这里的 `None` 参数已经不再需要，因为在 TensorFlow 2.x 中，可以动态地确定张量的形状。

相关问题

input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None]) output_targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None])

在 TensorFlow 2.x 中，你可以使用 `tf.keras.Input` 函数来替换 `tf.placeholder`，并且使用 `tf.data.Dataset` 来替换 feed_dict。下面是一个可能的修改方法：

import tensorflow as tf

batch_size = 32
seq_length = 100

input_data = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_length,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)
output_targets = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_length,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)

# 然后，你可以使用 tf.data.Dataset 来加载和处理数据，例如：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((input_data, output_targets))
dataset = dataset.batch(batch_size)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)

在上面的代码中，我们使用 `tf.keras.layers.Input` 函数来定义输入张量的形状、批次大小和数据类型。然后，我们使用 `tf.data.Dataset` 来从张量中创建数据集，并进行批次化和混洗等操作。

注意，如果你需要在模型中使用 `tf.placeholder`，例如在自定义损失函数中，你可以使用 `tf.compat.v1.placeholder`，但这不是推荐的做法，因为它可能会影响 TensorFlow 2.x 的性能和可移植性。

tensorflow中如何定义batch_size

在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.placeholder()` 函数定义一个占位符，用于表示输入数据的形状和类型。我们可以通过这个占位符来指定 batch_size，具体方法如下：

import tensorflow as tf

# 定义占位符
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size], name='inputs')
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='labels')
batch_size = tf.placeholder(tf.int32, shape=[], name='batch_size')

# 创建一个 Dataset 对象
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((inputs, labels))
dataset = dataset.batch(batch_size)

# 创建一个迭代器
iterator = dataset.make_initializable_iterator()

# 训练过程中，需要在每个 epoch 开始前，初始化迭代器
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={inputs: train_inputs,
                                          labels: train_labels,
                                          batch_size: batch_size_val})

在上面的代码中，我们通过 `tf.placeholder()` 定义了一个名称为 `batch_size` 的占位符，它的形状为一个标量（即只有一个元素），表示一个 batch 中样本的个数。在创建 Dataset 对象时，我们使用 `dataset.batch(batch_size)` 将数据集分成多个大小为 `batch_size` 的 batch，并且在训练过程中，我们需要在每个 epoch 开始前，通过 `sess.run()` 函数初始化迭代器，并将 `batch_size` 的值传递给占位符。