• placeholder：

要給節點輸入數據時用 placeholder，在 TensorFlow 中用placeholder 來描述等待輸入的節點，只需要指定類型即可，然后在執行節點的時候用一個字典來“喂”這些節點。相當于先把變量 hold 住，然后每次從外部傳入data，注意 placeholder 和 feed_dict 是綁定用的。

這里簡單提一下 feed 機制， 給 feed 提供數據，作為 run()
調用的參數， feed 只在調用它的方法內有效, 方法結束, feed 就會消失。

import tensorflow as tfinput1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) ouput = tf.mul(input1, input2)with tf.Session() as sess:print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))

轉載于:https://www.cnblogs.com/Bella2017/p/7967291.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow基础-placeholder的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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