TensorFlow中的Placeholder

简单运用

这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.

Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).

import tensorflow as tf

#在 Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output 
ouput = tf.multiply(input1, input2)

　　接下来, 传值的工作交给了sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
# [ 14.]