1、placeholder,定义的变量需要用,feed_dict,的字典结构,进行数据赋值
tensorflow中又一保存数据的利器,placeholder(type,strucuct…)它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型,大多数是tensorflow中的float32数据类型,后面的参数就是要保存数据的结构,比如要保存一个1×2的矩阵,则struct=[1 2]。它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段,需要给placeholder提供数据,利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”,具体使用如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 3 11:20:22 2017
@author: zhangshaoxing
"""
import tensorflow as tf
a=tf.placeholder(tf.float32)
b=tf.placeholder(tf.float32)
c=tf.add(a,b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c,feed_dict={a:10,b:30})) #把10赋给a,30赋给b
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
运行结果:
40.0
- 1
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
</div>
2、
tensorflow中又一保存数据的利器,placeholder(type,strucuct…)它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型,大多数是tensorflow中的float32数据类型,后面的参数就是要保存数据的结构,比如要保存一个1×2的矩阵,则struct=[1 2]。它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段,需要给placeholder提供数据,利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”,具体使用如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 3 11:20:22 2017
@author: zhangshaoxing
"""
import tensorflow as tf
a=tf.placeholder(tf.float32)
b=tf.placeholder(tf.float32)
c=tf.add(a,b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c,feed_dict={a:10,b:30})) #把10赋给a,30赋给b
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
运行结果:
40.0
- 1
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
</div>
2、