tensorflow学习之（四）使用placeholder 传入值
2018-09-05 07:58:25来源：博客园 阅读 ()
#placeholder 传入值 import tensorflow as tf """ tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）: 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； tf.placeholder：用于得到传递进来的真实的训练样本： 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； 这也是其命名的原因所在，仅仅作为一种占位符； """ input1 = tf.placeholder(tf.float32)#默认是float32的形式 input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.0],input2:[2.0]}))#以字典的形式传值给output
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