深度学习框架TensorFlow(4.Fetch and Feed)

1.Fetch :可以在会话里可以同时执行多个op，然后得到运行结果

fetch：例子（直接看代码）

import tensorflow as tf
#定义三个常量
input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
#加法的操作
add = tf.add(input2,input3)
#乘法的操作
mu1 = tf.multiply(input1,add)
#定义一个会话
with tf.Session() as sess:#在中括号里传入加法和乘法的op，就可以在会话里同时执行多个opresult = sess.run([mu1,add])print(result)

运行的结果：

[21.0, 7.0]

2.Feed:

import tensorflow as tf
#创建占位符
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
#乘法的操作
output = tf.multiply(input1,input2)with tf.Session() as sess:# 可以再运行的时候传入值，传入的值的形式为Python字典的形式print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))

结果为：

[14.]#就是2乘7的结果。当然也可以input其他值，代码为：input1:[8.],input2:[9.]，结果就为：72

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