Tensorflow矢量等级/尺寸

Question

在Tensorflow中，N个元素的向量是shape(0,N)还是(1,N)？

我正在向占位符提供矢量但是收到此错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 984) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(0, 984)'

这是一种情况，其中tf.expand_dims需要添加一个＆＃34;幻像＆＃34;向量的维数？

背景：我用许多例子批量训练我的模型。我将训练过的模型保存到检查点。然后我从检查点恢复模型，并在前馈推理模式（无培训）中以单个示例运行它，批量大小= 1.显然，这个问题来自于1个输入示例与多个输入示例。占位符：

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(shared.batchSize, IMAGE_PIXELS))

Answer 1

使用shape=(1, x)时，如果不创建矢量，则需要创建一个矩阵，其中包含一行和x列。要创建矢量，请使用shape=(x,)。看一下这个例子：

import tensorflow as tf

a = tf.ones((1, 3))
b = tf.ones((3,))
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(a)
    print sess.run(b)