tf.placehoder使用_肥宅_Sean的博客-程序员宅基地

技术标签: Python  TensorFlow  TensorFlow学习  

简述

  • placehoder 就是表示一个占位符。之后,可以覆盖掉,然后就可以计算了

例如下面的代码:

import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output, feed_dict={
     input1: [7.], input2: [2.]}))

输出为:

[14.]

还有比如这个:

import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output, feed_dict={
     input1: [7.], input2: [2.]}))
    print(sess.run(output, feed_dict={
     input1: [2.], input2: [3.]}))

输出为:

[14.]
[6.]

可以发现,这里的两个图不一样的,然后返回值就不一样了。
相当于,把这个图抽象化为一个函数了,并且通过了占位符实现了迅速扩展的flow。

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