Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并沒有初始值，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)。所以說擁有幾百萬次迭代的神經(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腳本之家。
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