机器学习笔记 Day1

1、tf.placeholder ( dtype, shape = [none, 10, 10, 3], name = None)

dtype: 数据类型，常用tf.float32, tf.float64

shape:数据形状, shape = [2,3]，代表2*3矩阵；shape = [None,4]，代表行数不确定，列数为4。shape = [none ,10, 10, 3]，在机器学习中这种表示很常见，一般是数量不固定的3通道的10*10图像，当然也可以说它是个4维的tensor，即a 4-D `Tensor` with shape `[batch, height, width, channels]。

name: 名称

Q：那么问题来了，既然shape可以使用None代表行数或列数不确定，那么为什么不把shape直接定义成 shape = [None,None]呢？这样岂不是节省了思考的时间？欢迎大神留言指教。