Tensorflow批处理没有额外的无维度？

Question

是否可以在张量流中进行批处理，而不会将占位符大小扩展为无额外维度？具体来说，我只想通过feed_dict通过占位符提供多个样本。我正在处理的代码库需要对代码进行大量更改，以便为批量大小添加额外的维度。

例如： sess.run（feed_dict = {var1：val1values，var2：val2values，...}）

其中val1值表示一批X大小而不是一个训练样本。

Answer 1

Python代码可以使用包含维数的形状信息来执行任意操作，并且确实会影响添加到图形中的操作（就像使用matmul内核一样），因此没有一般的安全方法自动添加批量维度。像labeled_tensor这样的东西可能会使代码稍微不那么容易重构。