tensorfloow-placeholder用法
簡單運用
這一次我們會講到Tensorflow中的placeholder, placeholder是Tensorflow中的佔位符，暫時儲存變數.
Tensorflow如果想要從外部傳入data,那就需要用到tf.placeholder(),然後以這種形式傳輸資料sess.run(***, feed_dict={input: **}).
示例：
import tensorflow as tf
#在 Tensorflow 中需要定義 placeholder 的 type ，一般為 float32 形式
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
# mul = multiply 是將input1和input2 做乘法運算，並輸出為 output
ouput = tf.multiply(input1, input2)
接下來,傳值的工作交給了sess.run(),需要傳入的值放在了feed_dict={}並一一對應每一個input. placeholder與feed_dict={}是綁定在一起出現的。
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
# [ 14.]
這一次我們會講到Tensorflow中的placeholder, placeholder是Tensorflow中的佔位符，暫時儲存變數.
Tensorflow如果想要從外部傳入data,那就需要用到tf.placeholder(),然後以這種形式傳輸資料sess.run(***, feed_dict={input: **}).
示例：
import tensorflow as tf
#在 Tensorflow 中需要定義 placeholder 的 type ，一般為 float32 形式
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
# mul = multiply 是將input1和input2 做乘法運算，並輸出為 output
ouput = tf.multiply(input1, input2)
接下來,傳值的工作交給了sess.run(),需要傳入的值放在了feed_dict={}並一一對應每一個input. placeholder與feed_dict={}是綁定在一起出現的。
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
# [ 14.]
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