![TensorFlow深度学习从入门到进阶](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/944/36922944/b_36922944.jpg)
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3.2 TensorFlow嵌入Layer
本节将学习如何在同一个计算图中进行多个乘法操作。下面实例创建的计算图可以用Tensorboard实现可视化。
【例3-5】 TensorFlow嵌入Layer实例演示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/C16494/19573973401151406/epubprivate/OEBPS/Images/978-7-111-65263-2_71_01.jpg?sign=1739626676-XurLYBYQnjdvuXikoingNMqZHuCkhPh7-0-b0be8c90a2665844f9d47b51579786c6)
运行程序,输出如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/C16494/19573973401151406/epubprivate/OEBPS/Images/978-7-111-65263-2_71_02.jpg?sign=1739626676-9BKnPvXnffCP07wKL5Q2VDCyiQYsGjl4-0-fbab1afd3a9b76a3a833e4729f8d2404)
![](https://epubservercos.yuewen.com/C16494/19573973401151406/epubprivate/OEBPS/Images/978-7-111-65263-2_72_01.jpg?sign=1739626676-zMWle1qEwR43L2CXIDvnfxxOT73OfXRJ-0-816612ea57372d64b04cb48075ab5aa3)
我们在通过计算图运行数据之前心里要有数:声明数据形状,预估操作返回值形状。由于预先不知道维度,而且维度在变化,因此情况也可能发生变化。为了实现目标,需要指明变化的维度或者将事先不知道的维度设为none。例如,占位符有未知列维度时,使用方式如下:
x_data=tf.placeholder(tf.float32,shape=(3,None))
上面虽然允许打破矩阵乘法规则,但仍然需要遵守“乘以常量矩阵返回值有一致的行数”的要求。在计算图中,也可以传入动态的x_data,或者更改形状的x_data。