tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y_input')* tf.log(prediction，是什么意思？

这是一段 TensorFlow 代码，其中 tf.placeholder 用于定义一个占位符，表示接受一个形状为 [None, 10] 的 float32 类型的张量，该张量的名称为 'y_input'。而 * tf.log(prediction) 则表示将 prediction 张量中的每个元素取对数（以自然对数为底数），并将结果和占位符张量对应位置的元素相乘。

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tensorflow 读取mnist图片数据时出现name if is not defineed

这个错误通常是因为在代码中使用了一个未定义的变量名。在读取MNIST图片数据时，你需要先定义一个变量名，然后将其传递给TensorFlow的读取函数。

以下是一个读取MNIST数据集的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()

tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

在这个代码中，如果你在定义变量名之前使用了`if`语句，那么就会出现`name if is not defined`的错误。因此，你需要确保在使用变量名之前先定义它们。