tensorflow中feed_dict{ }

1. 占位符

      tensorflow里对于暂时不进行赋值的元素有一个称呼叫占位符。所谓占位符,先占位,等需要时再赋值。所需要的命令为tf.placeholder,具体代码为:

1 import tensorflow as tf
2 a = tf.placeholder(tf.float32)

 上述表示给a赋予一个32位浮点数。具体多少,不知道,等到需要赋值的时候才知道。

 

2 。feed_dict

  feed_dict就是用来赋值的,格式为字典型。比如,对上一章节中的a进行赋值。有feed_dict={a:8}。我们把a赋值前后整体连起来看下:

 

1 >>> a = tf.placeholder(tf.float32)
2 >>> sess.run(a)
3 >>> b = tf.placeholder(tf.float32)
4 >>> multiply = tf.multiply(a,b)
5 >>> sess.run(multiply,feed_dict={a:8,b:2})
6 16.0
7 >>> sess.close()

先对a补充一个占位符,当我们sess.run时候报错,告诉我们需要赋值。

我们定义一个变量,multiply,为a*b。在run时通过feed_dict以字典形式赋值,生成乘积16

 

    原文作者:tensorflow
    原文地址: https://www.cnblogs.com/peterwong666/p/11141721.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞