tf.placeholder函数说明

tf.placeholder函数说明函数形式:tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)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:名称为什么要用placeh…

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函数形式:

tf.placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)

参数:

  1. dtype:数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型
  2. 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)
  3. name:名称

为什么要用placeholder?

       Tensorflow的设计理念称之为计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,类似于docker中的镜像。然后,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行。这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道,很多python程序的底层为C语言或者其他语言,执行一行脚本,就要切换一次,是有成本的,tensorflow通过计算流图的方式,帮你优化整个session需要执行的代码,还是很有优势的。

       所以placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位,此时并没有把要输入的数据传入模型,它只会分配必要的内存。等建立session,在会话中,运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据。


代码示例:

import tensorflow as tf
import numpy as np

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output, feed_dict = {input1:[3.], input2: [4.]}))

import tensorflow as tf
import numpy as np

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})) 

参考资料:https://www.jianshu.com/p/ec261a65e3c9


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