Tensorflow占位符形状

Question

在tensorflow中，我们将占位符指定为：

X = tf.placeholder(tf.float32, (None, 64, 64, 3))

表示64x64x3图像的未知批数。你知道吗

有时我们不知道占位符的尺寸，我们只能说：

X = tf.placeholder(tf.float32)

尽可能指定形状的优缺点是什么？

例如，是否有性能提升，是否仅用于防御编程（当馈电阵列的DIM错误时抛出错误），等等。。。你知道吗

Answer 1

我想这个问题已经回答了：Are there any downsides of creating TensorFlow placeholders for variable sized vs. fixed sized inputs?。你知道吗

但总而言之：出于效率和调试的考虑，您可能希望尽可能指定形状。缺点是您的代码可能不会如此可重用。你知道吗