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Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

 更新時(shí)間:2018年07月09日 09:52:31   作者:海天一樹(shù)X  
這篇文章主要介紹了Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并沒(méi)有初始值,它只會(huì)分配必要的內(nèi)存。在會(huì)話中,占位符可以使用 feed_dict 饋送數(shù)據(jù)。

feed_dict是一個(gè)字典,在字典中需要給出每一個(gè)用到的占位符的取值。

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要每次提供一個(gè)批量的訓(xùn)練樣本,如果每次迭代選取的數(shù)據(jù)要通過(guò)常量表示,那么TensorFlow 的計(jì)算圖會(huì)非常大。因?yàn)槊吭黾右粋€(gè)常量,TensorFlow 都會(huì)在計(jì)算圖中增加一個(gè)結(jié)點(diǎn)。所以說(shuō)擁有幾百萬(wàn)次迭代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)擁有極其龐大的計(jì)算圖,而占位符卻可以解決這一點(diǎn),它只會(huì)擁有占位符這一個(gè)結(jié)點(diǎn)。

placeholder函數(shù)的定義為

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)

參數(shù):

    dtype:數(shù)據(jù)類型。常用的是tf.int32,tf.float32,tf.float64,tf.string等數(shù)據(jù)類型。
    shape:數(shù)據(jù)形狀。默認(rèn)是None,也就是一維值。
           也可以表示多維,比如要表示2行3列則應(yīng)設(shè)為[2, 3]。
           形如[None, 3]表示列是3,行不定。
    name:名稱。

返回:Tensor類型

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)

運(yùn)行結(jié)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)

運(yùn)行結(jié)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}))

運(yùn)行結(jié)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?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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