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,可以理解为变量的名字(自变量)
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.]}) #运行的时候再具体赋值。