Question

在每次迭代中，我想动态提供我想要的占位符数，然后将数据提供给它们。这可能吗？怎么样？我试图在epoch循环中创建整个模型（占位符，丢失，优化器），但这会给未初始化的变量带来错误。

目前我在列表中有n = 5个占位符，每个占位符=（1，k），我向它们提供数据。但是n需要在epoch循环内的数据馈送期间动态定义。

Answer 1

也许你误解了张量是什么。

如果您将张量视为多维列表，您可以理解，拥有动态数量的占位符且形状为[1, k]是没有意义的。

相反，你必须使用单个张量。

因此，将输入占位符定义为形状为[None, 1, k]的张量。

placeholder_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1, k])

使用此声明，您可以定义一个占位符，其中包含tf.float32类型和未定义数量的元素（None部分），其形状为[1,k]。

在每次迭代中，您都必须使用正确的值为占位符提供信息。例如跑步

result = sess.run(defined_op, feed_dict={
    placeholder_: numpy_ndarray_with_N_elements_with_shape_1_k
})

通过这种方式，您不需要在计算图中定义新变量（这根本不起作用），而是将其与所需的值一起提供。