TensorFlow 占位符详解：self.x_u_tf 和 self.t_u_tf 的作用

self.x_u_tf 和 self.t_u_tf 都是 TensorFlow 中的 tf.placeholder 对象，它们是占位符，用于在 TensorFlow 计算图中接收数据。

• self.x_u_tf 接收一个形状为 [None, self.x_u.shape[1]] 的 float32 类型的张量。

  • None 表示该维度可以接收任意数量的元素，通常用于表示训练数据中的样本数。
  • self.x_u.shape[1] 表示该维度的大小与 self.x_u 的第二个维度大小相同，通常表示输入特征的个数。

• self.t_u_tf 接收一个形状为 [None, self.t_u.shape[1]] 的 float32 类型的张量。

  • None 同样表示该维度可以接收任意数量的元素。
  • self.t_u.shape[1] 表示该维度的大小与 self.t_u 的第二个维度大小相同，通常表示目标值的个数。

简而言之，self.x_u_tf 和 self.t_u_tf 是用来在 TensorFlow 计算图中接收训练数据和目标数据的占位符。在训练模型时，你需要用实际的训练数据和目标数据来填充这些占位符。