解释这行代码self.action_input = tf.placeholder(shape=[None,self.action_num],dtype=tf.float32)
时间: 2024-05-26 07:12:48 浏览: 121
这行代码是将一个placeholder(占位符)对象赋值给类中的属性self.action_input。这个placeholder的shape为[None,self.action_num],表示可以接受任意数量的输入,每个输入的维度为self.action_num。数据类型为tf.float32。具体用途取决于代码的上下文和后续操作。
相关问题
解释这行代码 self.ir_images = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, self.image_size, self.image_size, self.c_dim], name='ir_images')
这行代码是定义了一个占位符(placeholder)来存储一批IR图像数据,数据类型是浮点型,数据形状是(None, image_size, image_size, c_dim),其中None代表可以存储任意数量的图像。这个占位符的名称是“ir_images”。
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。
阅读全文