Tensorflow占位符形状

Question

在 tensorflow 中，我们指定一个占位符，例如：

X = tf.placeholder(tf.float32, (None, 64, 64, 3))

表示未知数量的64x64x3图像批次。

有时我们不知道占位符的尺寸，我们只能说：

X = tf.placeholder(tf.float32)

尽可能指定形状的优点和缺点是什么？

例如，是否有性能提升，是否仅用于防御性编程（当馈送数组有错误的暗淡时抛出错误），等等......

Answer 1

出于效率和调试的原因，您可能希望尽可能指定形状。缺点是您的代码可能不会如此重用。