![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=1738976563-FjkcewUFhSM52Qly5VwewoeLv48J3x5M-0-1f81cf521a36e4544cff33908c53e4b3)
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=1738976563-gScF12h1uBYT6wSuMuoofY6IBPYVHDaS-0-7ef670bc46bb4a61ddf13d88c00e269f)
![](https://epubservercos.yuewen.com/C16494/19573973401151406/epubprivate/OEBPS/Images/978-7-111-65263-2_72_01.jpg?sign=1738976563-kJhiNXuD8Fjh8BADbPttty9VtEPrVaJo-0-c698eeeba583af7ccfd7ec399de56151)
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。