为什么我在Tensorflow中的TRAINABLE_VARIABLES如此奇怪？

Question

我刚刚开始了我的第一个TF项目。 我在MNIST上训练了4层香草NN。

然后我想显示学到的重量， 但奇怪的是，我得到的输出超出了我的预期。

我用过

sess.run(tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, "my_w1"))

我之前定义的

tf.Variable(tf.random_normal([layer_sizes[i-1], layer_sizes[i]]), name = "my_w1").

问题是，我期望形状的二维数组（784,500）， 但我有一个3d形状（15,784,500）。

第一个维度是什么意思？

Answer 1

这是您的批量大小：每次迭代中使用的图像数量。它来自代码的这一部分：epoch_x, epoch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)