Tensorflow占位符形状

Question

在tensorflow中，我们指定一个占位符，例如：

X = tf.placeholder(tf.float32, (None, 64, 64, 3))

表示未知批次的64x64x3图像。

有时我们不知道占位符的尺寸，我们只能说：

X = tf.placeholder(tf.float32)

尽可能指定形状有什么优点和缺点？

例如有没有性能上的提升，是否仅适用于防御性编程（馈送的数组具有错误的暗淡时抛出错误）等？

Answer 1

我认为这个问题已经得到解答：Are there any downsides of creating TensorFlow placeholders for variable sized vs. fixed sized inputs?。

但是总而言之：出于效率和调试的原因，您可能希望尽可能指定形状。缺点是您的代码可能不会那么可重用。