TensorFlow中数据的feed与fetch

TensorFlow中数据的feed与fetch
一：占位符(placeholder)与feed
当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow中就是用placeholder（占位符）来完成。它的定义如下：

def placeholder(dtype, shape=None, name=None):

其中dtype表示数据类型，shape表示维度，name表示名称。它支持单个数值与任意维度的数组输入。

1. 单个数值占位符定义

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
c = tf.add(a, b)

当我们需要执行得到c的运行结果时候我们就需要在会话运行时候，通过feed来插入a与b对应的值，代码演示如下：

with tf.Session() as sess:result = sess.run(c, feed_dict={a:3, b:4})print(result)

其中 feed_dict就是完成了feed数据功能，feed中文有喂饭的意思，这里还是很形象的，对定义的模型来说，数据就是最好的食物，所以就通过feed_dict来实现。

2. 多维数据

同样对于模型需要多维数据的情况下通过feed一样可以完成，定义二维数据的占位符，然后相加，代码如下

_x = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32, name="x")
_y = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32, name="y")
z = tf.add(_x, _y);

运行时候需要feed二维数组，实现如下：

with tf.Session() as sess:result = sess.run(z, feed_dict={_x:[[3, 4], [1, 2]], _y:[[8, 8],[9, 9]]})print(result)

二：fetch用法

会话运行完成之后，如果我们想查看会话运行的结果，就需要使用fetch来实现，feed，fetch同样可以fetch单个或者多个值。
1. fetch单个值
矩阵a与b相乘之后输出结果，通过会话运行接受到值c_res这个就是fetch单个值，fetch这个单词在数据库编程中比较常见，这里称为fetch也比较形象。代码演示如下：

import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32)
c = tf.matmul(a, b);
init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:sess.run(init)c_res = sess.run(c)print(c_res)

1.fetch多个值
还是以feed中代码为例，我们把feed与fetch整合在一起，实现feed与fetch多个值，代码演示如下：

import tensorflow as tf_x = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32, name="x")
_y = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32, name="y")
z = tf.add(_x, _y);
data = tf.random_normal([2, 2], stddev=5.0)
Y = tf.add(data, z)with tf.Session() as sess:z_res, Y_res = sess.run((z, Y), feed_dict={_x:[[3, 4], [1, 2]], _y:[[8, 8],[9, 9]]})print(z_res)print(Y_res)

上述代码我们就fetch了两个值，这个就是feed与fetch的基本用法。下面我们就集合图像来通过feed与fetch实现一些图像ROI截取操作。代码演示如下：

import tensorflow as tf
import cv2 as cvsrc = cv.imread("D:/javaopencv/test.png")
cv.imshow("input", src)
_image = tf.placeholder(shape=[None, None, 3], dtype=tf.uint8, name="image")
roi_image = tf.slice(_image, [40, 130, 0], [180, 180, -1])with tf.Session() as sess:slice = sess.run(roi_image, feed_dict={_image:src})print(slice.shape)cv.imshow("roi", slice)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()