tensorflow，的placeholder

1、placeholder,定义的变量需要用，feed_dict，的字典结构，进行数据赋值

tensorflow中又一保存数据的利器，placeholder（type,strucuct…)它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow中的float32数据类型，后面的参数就是要保存数据的结构，比如要保存一个1×2的矩阵，则struct=[1 2]。它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”，具体使用如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr  3 11:20:22 2017

@author: zhangshaoxing
"""
import tensorflow as tf
a=tf.placeholder(tf.float32)
b=tf.placeholder(tf.float32)
c=tf.add(a,b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c,feed_dict={a:10,b:30}))  #把10赋给a，30赋给b

    
    

     
     
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运行结果：

40.0
    
    

     
     
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        <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
            </div>

2、

tensorflow中又一保存数据的利器，placeholder（type,strucuct…)它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow中的float32数据类型，后面的参数就是要保存数据的结构，比如要保存一个1×2的矩阵，则struct=[1 2]。它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”，具体使用如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr  3 11:20:22 2017

@author: zhangshaoxing
"""
import tensorflow as tf
a=tf.placeholder(tf.float32)
b=tf.placeholder(tf.float32)
c=tf.add(a,b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c,feed_dict={a:10,b:30}))  #把10赋给a，30赋给b

  
  

   
   
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