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Oscar

2018-04-17

W 和 b 都是 长度为 1 的矢量（vector）。形状（shape）是 (1, )

X_data 是长度为 points_num（例子里是 100）的一个列表数据。 所以 y 的形状是 (100, ) 。

y 是一个计算出来的输出值，它去和 y_data（真实的点的 y 坐标）做误差计算。你可以把 y 看成是一个 operation（操作）也可以看成是一个 tensor（张量），因为它是用 W 和 b 计算出来的值。

你可以在代码里添加例如：

print("y shape : {}".format(y.get_shape()))
print("y type : {}".format(type(y)))
print("y : {}".format(y))

来打印，结果如下：

y shape : (100,)
y type : <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
y : Tensor("add:0", shape=(100,), dtype=float32)

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xue109196

老师不明白啊，为什么可以把 y 看成是一个 operation（操作）也可以看成是一个 tensor（张量）？W * x_data + b这行代码在执行的时候是不是不会调用系统的*和+运算符是吗，结果是调用了tf里面的mul() 和add() function是吗？那这两个function返回的是什么类型的object就是什么呗，为什么既是tensor又是operation？

2018-07-03

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