TensorFlow学习笔记（七）feeds操作

在说feeds操作之前，先讲一下tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)，真正在feeds时

不必指定初始值，可在运行时，通过 Session.run 的函数的 feed_dict 参数指定；

参数：

dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型
shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定
name：名称。

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(y)) # ERROR: 此处x还没有赋值.
rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array})) # Will succeed.

返回：Tensor 类型

例子：

import tensorflow as tf

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
ouput = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))

结果：[ 14.]

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