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.]
标签:input2,feed,input1,placeholder,Tensorflow,tf,TensorFlow,Placeholder From: https://www.cnblogs.com/michael999/p/17004472.html