TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存。在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。
feed_dict是一个字典,在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。
在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点。
placeholder函数的定义为
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
参数:
dtype:数据类型。常用的是tf.int32,tf.float32,tf.float64,tf.string等数据类型。
shape:数据形状。默认是None,也就是一维值。
也可以表示多维,比如要表示2行3列则应设为[2, 3]。
形如[None, 3]表示列是3,行不定。
name:名称。
返回:Tensor类型
例1
import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess: output = sess.run(x, feed_dict={x: 'Hello World'}) print(output)
运行结果:Hello World
例2
import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placeholder(tf.int32) z = tf.placeholder(tf.float32) with tf.Session() as sess: output = sess.run(x, feed_dict = {x :'Hello World', y:123, z:45.67}) print(output) output = sess.run(y, feed_dict = {x :'Hello World', y:123, z:45.67}) print(output) output = sess.run(z, feed_dict = {x :'Hello World', y:123, z:45.67}) print(output)
运行结果:
Hello Word
123
45.66999816894531
例3:
import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, 3)) y = tf.matmul(x, x) with tf.Session() as sess: rand_array = np.random.rand(3, 3) print(sess.run(y, feed_dict = {x: rand_array}))
运行结果:
[[0.62475741 0.40487182 0.5968855 ]
[0.17491265 0.08546661 0.23616122]
[0.53931886 0.24997233 0.56168258]]
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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