为什么在tensorflow-serving示例中使用名称'x'？

Question

我正在阅读tensorflow服务的基本教程。在mnist_saved_model.py中，我无法理解某些内容：

serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example')
feature_configs = {'x': tf.FixedLenFeature(shape=[784], dtype=tf.float32),}
tf_example = tf.parse_example(serialized_tf_example, feature_configs)

我不明白为什么我们在feature_configs中使用名称“ x”。

Answer 1

它使用的是线性方程，按照惯例，y为输出，x为输入。

y = x * w + b

• x =输入
• w =重量
• b =偏见
• y =输出