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tf.placeholder使用说明
阅读量:6256 次
发布时间:2019-06-22

本文共 879 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)

placeholder,占位符,在tensorflow中类似于函数参数,运行时必须传入值。

 

  • dtype:数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型。
  • shape:数据形状。默认是None,就是一维值,也可以是多维,比如[2,3], [None, 3]表示列是3,行不定。
  • name:名称。

 

 

代码片段-1(计算3*4=12)

 

[python]   
 
  1. #!/usr/bin/env python  
  2. # _*_ coding: utf-8 _*_  
  3.   
  4. import tensorflow as tf  
  5. import numpy as np  
  6.   
  7. input1 = tf.placeholder(tf.float32)  
  8. input2 = tf.placeholder(tf.float32)  
  9.   
  10. output = tf.multiply(input1, input2)  
  11.   
  12. with tf.Session() as sess:  
  13.     print sess.run(output, feed_dict = {input1:[3.], input2: [4.]})  

 

代码片段-2(计算矩阵相乘,x*x)

 

[python]   
 
    1. #!/usr/bin/env python  
    2. # _*_ coding: utf-8 _*_  
    3.   
    4. import tensorflow as tf  
    5. import numpy as np  
    6.   
    7. x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))  
    8. y = tf.matmul(x, x)  
    9.   
    10. with tf.Session() as sess:  
    11. #  print(sess.run(y))  # ERROR: x is none now  
    12.   rand_array = np.random.rand(1024, 1024)  
    13.   print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed. 

转载地址:http://bunsa.baihongyu.com/

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