Tensorflowのバッチ処理で、余分な次元がない場合は？

Question

プレースホルダのサイズを拡張しないで、テンソルフローでバッチ処理を行うことは可能ですか？具体的には、複数のサンプルをfeed_dictを通じてプレースホルダ経由でフィードしたいと思うだけです。私が取り組んでいるコードベースでは、バッチサイズの余分なディメンションを追加するためにコードに多大な変更が必要です。

例えば：val1valuesはなく、ただ一つ学習サンプルの大きさXのバッチを表すであろう

sess.run（feed_dict = {val2values、... VAR1：val1values、VAR2}）。

Answer 1

次元数を含む形状情報はPythonコードで任意のものを実行するために利用でき、グラフに追加された操作（matmulカーネルが使用されているようなもの）に影響しますので、一般的に安全に追加する方法はありませんバッチディメンションlabeled_tensorのようなものは、コードをリファクタリングするのに多少混乱させるかもしれません。