Noob卡住Tensor流量以调整阵列形状

Question

首先感谢您提供的任何帮助。我对tensensorflow的形状完全迷失了。我搜索了google，StackOverflow，discord和youtube。我想在CSV文件上运行RNN。

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as keras

data = pd.read_csv("Big Data Chart Final no symbol.csv")
data.shape 
(2941, 120)

我相信这是一个二维数组？我的批次大小是120？

inputs=tf.placeholder('float',[None,2],name="input")
targets = tf.placeholder('float',name='Target')

＃所以我有120个输入神经元？因为我有120列？

那我的输入数据是120？我有2941套输入，对吗？所以我的批次形状应该是2941,120？

即使试图解释我也迷失了。我是在正确的轨道上吗？我知道那里有很多信息，我确实阅读了文档。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

没有一个是您的Batchsize。您要输入的数组随后开始。例如，[None，255,255]将是一个255 x 255的图片，其批处理大小可变。