op在python里的意思

op在python里的意思？

self.center_words = tf.placeholder(tf.int32, shape=[self.batch_size], name='op testing')

print("Extracting the op",self.center_words.op)

在上面我创建了一个名为“op testing”的tf占位符.当我打印self.center_words.opit打印出这样的结构

op: "Placeholder"

attr {

key: "dtype"

value {

type: DT_INT32

}

}

attr {

key: "shape"

value {

shape {

dim {

size: 128

}

}

}

}

这适用于任何张量流变量,函数输出等.这是什么.op？

TensorFlow Operations,也称为Ops,是节点 在Tensor对象上或与Tensor对象执行计算.经过计算,它们返回零或 更多张量,可以在图表后面的其他Ops中使用.要创建一个操作, 你在Python中调用它的构造函数,它接受所需的任何Tensor参数 它的计算,称为输入,以及正确所需的任何其他信息 创建Op,称为属性. Python构造函数返回一个句柄 操作的输出(零个或多个Tensor对象),这个输出可以传递 到其他操作或Session.run

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