TensorFlow中的Placeholder
原创TensorFlow中的Placeholder
原创
软件工程师Michael
发布于 2022-12-24 21:21:22
发布于 2022-12-24 21:21:22
简单运用
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.
Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).
import tensorflow as tf
#在 Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output
ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
# [ 14.]
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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