如何根据网络架构,输出数量和样本数量推导出张量的形状

时间:2016-01-31 17:26:05

标签: tensorflow

一旦我们知道了网络架构(隐藏层数,每层中的单元数),输出数量,输入数量和样本数量,我们如何计算计算图中涉及的各种张量的形状?训练集。 (假设网络已完全连接)。

例如,假设有100个要素,10000个样本,2个隐藏层(H0,H1)和10个输出。 H1有500个单位,H2有5000个单位。假设RELU激活用于H0 / H1,softmax用于输出层。

在这种情况下,虽然需要进行的计算顺序非常清楚,但是很难找到每个常数/变量/占位符的正确形状。 我试图了解是否有一种标准方法可以遵循这样做。

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