Tensorflow之占位符

本文深入解析了TensorFlow中的占位符概念及其使用方法。占位符是TensorFlow图中的特殊节点,用于在会话运行时输入数据,常用于神经网络训练过程中的数据输入。文章详细介绍了占位符的创建、数据类型设置及如何通过feed_dict进行数据填充。

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占位符:
用于将值输入tensorflow图中, 搭配feed_dict一起用来输入数据.在训练神经网络时,通常用来提供新的训练样本.在会话中运行计算图时,可以为占位符赋值.这样在构建一个计算图时不需要真正的输入数据.
注意: 占位符不包含任何数据,因此,不需要初始化

使用方式:
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
使用说明:
dtype: 固定占位符的数据类型,并且必须在声明占位符时指定.
例子:为x定义一个占位符并计算y=2*x, 使用 feed_dict 来输入一个随机4X5的矩阵
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