x_input = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,M])

这行代码定义了一个 Tensorflow 的占位符（placeholder），它可以接收一个形状为 [None, M] 的浮点型张量作为输入。这里的 None 表示这个维度可以接受任意长度的输入。在实际使用时，我们可以通过调用 Tensorflow 的 Session.run() 方法，并将 x_input 占位符作为参数传递进去，从而为模型提供输入数据。

相关问题

xs= tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,input_size]) #64列不知道几行 ys = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,num_class])怎么改成tf.function

可以将这段程序改写成 TensorFlow 2.0 中的 tf.function 形式，具体代码如下：

import tensorflow as tf

@tf.function
def train_step(xs, ys):
    # 在函数中进行计算
    # ...

# 定义输入和输出的占位符
input_size = 64
num_class = 10
xs = tf.TensorSpec(shape=[None, input_size], dtype=tf.float32)
ys = tf.TensorSpec(shape=[None, num_class], dtype=tf.float32)

# 执行函数
train_step(xs, ys)

这样，原来的程序段就被封装在一个名为 train_step 的函数中，并使用 @tf.function 装饰器将其转化为 TensorFlow Graph，以获得更好的性能。

state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

可以推测出这是TensorFlow中的一个RNN模型，并且其中包含了一个GRU的单元。state、p_keep和learning_rate都是占位符，在模型的训练过程中用于传入实际的值。其中p_keep被用作Dropout的概率，而CELL_SIZE则表示GRU单元的状态向量大小。可以看出这是一个可训练的RNN模型。