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构建基本的神经网络框架之使用placeholder对输入占位
import tensorflow as tf
input1=tf.placeholder(tf.float32)
#使用placeholder给输入占位，tf.float32是数据类型
input2=tf.placeholder(tf.float32)
output=tf.multiply(input1,input2)#点乘，tf.matmul是矩阵乘法，注意区分
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(output,feed_dict={input1:[3],input2:[5]}))#使用feed_dict喂入数据，输出output
输出[15.]
import tensorflow as tf
input1=tf.placeholder(tf.float32)#使用placeholder给输入占位
input2=tf.placeholder(tf.float32)
output=tf.matmul(input1,input2)#矩阵乘法
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(output,feed_dict={input1:[[3,2]],input2:[[5，1],[5,2]]}))#使用feed_dict喂入数据，输出output
输出[[25. 7.]]