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x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])のNoneはどういう意味なのか

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Tensorflowのチュートリアルで

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])


というコードが出てきました。この、

x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])


のshape=[None,784]やshape=[None,10]のNoneはどういう意味なのかがよくわかりません。例えば、[None,784]だとしたら(0~∞次元)×784次元の変数をもつという意味になるのでしょうか?

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  • can110

    2017/12/12 11:34

    不明な「Tensorflowのチュートリアル」およびコードの出典を明記すると回答得られるかもしれません。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

この場合のNoneは実行時に決定することを意味します。

以下、チュートリアルより引用

We represent this as a 2-D tensor of floating-point numbers, with a shape [None, 784]. (Here None means that a dimension can be of any length.)

x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])

上記、記載いただいているtensorflowのチュートリアルでは、xがNx784、y_がN×10となり、Nはsession.run実行時のfeed_dictで指定します。

for _ in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

詳しくは以下を参照ください。

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  • 2017/12/12 12:54

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