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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据.
feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值.
在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点.
placeholder函数的定义为 。
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1
|
tf.placeholder(dtype, shape
=
None
, name
=
None
)
|
参数:
dtype：数据类型。常用的是tf.int32，tf.float32，tf.float64，tf.string等数据类型。 shape：数据形状。默认是None，也就是一维值。 也可以表示多维，比如要表示2行3列则应设为[2, 3]。 形如[None, 3]表示列是3，行不定。 name：名称.
返回：Tensor类型 。
例1 。
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|
import
tensorflow as tf
x
=
tf.placeholder(tf.string)
with tf.Session() as sess:
output
=
sess.run(x, feed_dict
=
{x:
'Hello World'
})
print
(output)
|
运行结果：Hello World 。
例2 。
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|
import
tensorflow as tf
x
=
tf.placeholder(tf.string)
y
=
tf.placeholder(tf.int32)
z
=
tf.placeholder(tf.float32)
with tf.Session() as sess:
output
=
sess.run(x, feed_dict
=
{x :
'Hello World'
, y:
123
, z:
45.67
})
print
(output)
output
=
sess.run(y, feed_dict
=
{x :
'Hello World'
, y:
123
, z:
45.67
})
print
(output)
output
=
sess.run(z, feed_dict
=
{x :
'Hello World'
, y:
123
, z:
45.67
})
print
(output)
|
运行结果:
Hello Word 123 45.66999816894531 。
例3:
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|
import
tensorflow as tf
import
numpy as np
x
=
tf.placeholder(tf.float32, shape
=
(
3
,
3
))
y
=
tf.matmul(x, x)
with tf.Session() as sess:
rand_array
=
np.random.rand(
3
,
3
)
print
(sess.run(y, feed_dict
=
{x: rand_array}))
|
运行结果:
[[0.62475741 0.40487182 0.5968855 ] [0.17491265 0.08546661 0.23616122] [0.53931886 0.24997233 0.56168258]] 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.jianshu.com/p/e4ff91317f7e 。
最后此篇关于Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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结果:两个属性文件均已加载 其中properties_location是“a.properties,b.properties” result: Exception in thread "main"
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尝试运行此代码时出现上述意外错误: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 24 10:38:04 2016 @author: andrea ""
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！