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Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

發(fā)布時間：2020-09-16 16:09:57 來源：腳本之家 閱讀：143 作者：海天一樹X 欄目：開發(fā)技術(shù)

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(nèi)存。在會話中，占位符可以使用 feed_dict 饋送數(shù)據(jù)。

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(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時需要每次提供一個批量的訓(xùn)練樣本，如果每次迭代選取的數(shù)據(jù)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(jié)點。所以說擁有幾百萬次迭代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jié)點。

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內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持億速云。

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