Tensorflow.Variables - いくつかのコードについて少し混乱

Question

クイック質問：コードで

W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) 
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32) 
x = tf.placeholder(tf.float32) 
linear_model = W * x + b 

私はlinear_model操作のための2つの変数とパラメータを定義しています上記の。

sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}) 

どのようにこれが可能である：どのような私には混乱しているが、私はこの方法を実行するために行くとき、私は私のlinear_modelメソッドに渡すことができるパラメータの一つは、以下であるということですか？私は一度プレースホルダを持っているだけなので、配列は自分のパラメータを考慮していますか？どのようにこれを評価することができますか？

Answer 1

linear_model = W * x + bが有効なためです。 Wの形状を（2,3）に変更すると、エラーが発生します。

PS：W * x + bはスカラー倍数ベクトルです。次に、スカラー倍精度を追加します。