self.plchdr_lf = tf.placeholder('float32', [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2], name='t_lf_extra_input') self.plchdr_target3d = tf.placeholder('float32', [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices], name='t_target3d')
时间: 2023-05-11 18:04:02 浏览: 111
这是一个 TensorFlow 的代码片段,其中包含两个 placeholder,分别是 plchdr_lf 和 plchdr_target3d,用于输入训练数据。其中 plchdr_lf 是一个四维的 float32 类型的 placeholder,其 shape 为 [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2],而 plchdr_target3d 是一个四维的 float32 类型的 placeholder,其 shape 为 [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices]。这些 placeholder 可以在训练模型时用于输入训练数据。
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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
ep, output_keep_prob=p_keep, state_keep_prob=p_keep)
这段代码中的tf.placeholder和tf.contrib.rnn.GRUCell分别是什么意思?为什么要使用dropout(tf.contrib.rnn.DropoutWrapper)?
解释这行代码self.action_input = tf.placeholder(shape=[None,self.action_num],dtype=tf.float32)
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。
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