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tensorflow中的placeholder()

tensorflow中的placeholder()

作者: forsch | 来源:发表于2018-11-21 17:11 被阅读0次

    tensorflow 中在运行时动态设置某个变量的值,先使用placeholder占位。运行时动态给占位符“喂”数据。

    用tf.placeholder占位

    import tensorflow as tf
    
    a = tf.placeholder(tf.float32, name = "input_1")
    b = tf.placeholder(tf.float32, name = "input_2")
    output = tf.multiply(a, b, name = "mul_out")
    
    input_dict = {a : 7.0, b : 10.0}
    
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(output, feed_dict = input_dict)) #feed_dict是一个字典结构
    
    70.0
    

    函数原型

    placeholder(
        dtype,
        shape=None
        name=None
    )
    

    该方法的功能,可理解为运行方法run()定义一个形参,参数含义:

    • dtype:用于指定占位符的类型,必须,避免出现类型不匹配错误;
    • shape:指定要传入Tensor对象的形状(数组维度)。默认值None,表示可以接受任意形状的张量;
    • name:和其他Op一样,可为占位符操作指定一个名称标识符。

    tensorflow中的"Flow"特性,就是数据计算的“依赖性”

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