TensorFlow 占位符依赖于其他占位符答案

【问题标题】：Tesorflow placeholder depends on other placeholderTensorFlow 占位符依赖于其他占位符
【发布时间】：2017-10-12 14:40:10
【问题描述】：

我有一个占位符，其形状取决于另一个占位符。在占位符初始化期间如何连接它们？

nUsers = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
p = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10 , ???] )

...在 ???我需要将 nUsers 中存在的数字给定的大小用于该批次的该项目。

【问题讨论】：

标签： tensorflow placeholder

【解决方案1】：

您可以使用x.get_shape()（check the difference 在tf.shape(x) 之间）轻松获得张量的形状。所以你需要这样的东西：

import tensorflow as tf
import numpy as np
nUsers = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
p = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10 , nUsers.get_shape()[0]])

with tf.Session() as sess:
    print sess.run(p, {nUsers: np.ones((2, 1)), p: np.ones((3, 10, 2))})

【讨论】：

在这段代码中，p 的形状由 nUser 的形状决定。但是如果 p 的形状是由 nUsers 的值决定的呢？
@D.Giunchi 这将是一个完全不同的问题，有不同的答案。同样在该问题中，您需要指定如何在此处使用张量的值。
但是如果你检查我原来的问题，有人提到我需要来自 nUsers 的值，而不是用于确定另一个形状的形状。 nUsers 基本上是一个数字，在每批中我都有一个向量。对于批次的每个条目，我都有许多执行特定任务的用户，我使用这个数字来确定另一个占位符的大小。我继续尝试使用 None （因为它会有所不同），但我遇到了其他问题，让我认为我应该考虑使用恒定大小的占位符。所以我的解决方案是填充第二个数组并考虑它的恒定大小。
@D.Giunchi 我正在寻找和你一样的人。你解决了这个问题吗？可以分享一下解决方法吗？