Tensorflow中的placeholder和feed

Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09

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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。

 
    ? 
   
         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 。

 
    ? 
   
         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 。

 
    ? 
   
         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:

 
    ? 
   
         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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