shapes.placeholders

时间: 2024-01-22 15:19:31 浏览: 31
`shapes.placeholders` 是 TensorFlow 中的一个函数,用于创建一个占位符节点。占位符节点是一种特殊的节点,它在计算图中不执行任何计算,只是用来表示一个值在将来会被提供。占位符节点通常用于在训练模型时提供训练数据或标签,或在推理时提供输入数据。 `shapes.placeholders` 函数有以下参数: - `dtype`:占位符节点的数据类型。 - `shape`:占位符节点的形状。形状是一个整数元组,其中每个元素表示该维度的大小。可以使用 `None` 表示该维度的大小未知或可变。 以下是使用 `shapes.placeholders` 函数创建一个形状为 `(None, 784)` 的占位符节点的示例: ```python import tensorflow as tf x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) ``` 这个占位符节点被命名为 `x`,它的数据类型是 `tf.float32`,它的形状是 `(None, 784)`,其中第一个维度的大小是未知或可变的。在训练模型时,可以通过将训练数据传递给 `x` 来填充该占位符节点。
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python给PPT添加内容

可以使用Python中的PPTX模块来给PPT添加内容。下面是一个简单的示例代码,演示如何添加一个标题和一个文本框到PPT中: ```python from pptx import Presentation from pptx.util import Inches # 打开一个PPT文件 prs = Presentation('example.pptx') # 添加一个新的幻灯片 slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[1]) # 添加一个标题 title = slide.shapes.title title.text = "Python PPTX示例" # 添加一个文本框 body = slide.shapes.placeholders[1] tf = body.text_frame tf.text = "这是一个使用Python PPTX模块来创建PPT的示例。" p = tf.add_paragraph() p.text = "你也可以在文本框中添加多个段落。" p.level = 1 # 保存PPT文件 prs.save('example.pptx') ``` 在上面的示例中,我们使用`add_slide()`方法添加了一个新的幻灯片,并使用`shapes.title`属性添加了一个标题。然后我们使用`shapes.placeholders[1]`属性获取到幻灯片中的第二个文本框,并使用`text_frame`属性来设置文本框中的文本。最后,我们使用`add_paragraph()`方法添加了一个新的段落。 您可以根据自己的需求修改代码来添加不同类型的内容,并将其保存为新的PPT文件。

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# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

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