tf.placeholder函数说明

 

 

 

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，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。

 

 

 

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