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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}))
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