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Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

 更新時間:2018年07月09日 09:52:31   作者:海天一樹X  
這篇文章主要介紹了Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并沒有初始值,它只會分配必要的內存。在會話中,占位符可以使用 feed_dict 饋送數(shù)據。

feed_dict是一個字典,在字典中需要給出每一個用到的占位符的取值。

在訓練神經網絡時需要每次提供一個批量的訓練樣本,如果每次迭代選取的數(shù)據要通過常量表示,那么TensorFlow 的計算圖會非常大。因為每增加一個常量,TensorFlow 都會在計算圖中增加一個結點。所以說擁有幾百萬次迭代的神經網絡會擁有極其龐大的計算圖,而占位符卻可以解決這一點,它只會擁有占位符這一個結點。

placeholder函數(shù)的定義為

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

參數(shù):

    dtype:數(shù)據類型。常用的是tf.int32,tf.float32,tf.float64,tf.string等數(shù)據類型。
    shape:數(shù)據形狀。默認是None,也就是一維值。
           也可以表示多維,比如要表示2行3列則應設為[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)

運行結果: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)

運行結果:

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}))

運行結果:

[[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內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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