TensorFlow学习之placeholder

最新推荐文章于 2024-04-09 10:55:36 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-09 10:55:36 发布 · 3.7k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

TensorFlow学习之placeholder

源码

def placeholder(dtype, shape=None, name=None):
“”"Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed.
为将总是要被喂入的张量插入一个占位符

Important: This tensor will produce an error if evaluated. Its value must be fed using the feed_dict optional argument to Session.run(), Tensor.eval(), or Operation.run().
如果计算这个张量会产生误差，它必须要通过可选参数 feed_dict喂入到Session.run(), Tensor.eval(), or Operation.run().

For example:

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
tensorflow中的placeholder
slq1023的博客
07-30 1万+
tensorflow中的placeholder #例如模型y=ax+b，其中的a和b是需要调整的参数， #x是要不断接收外部数据的，为了接收数据就需要定义placeholder #例如模型y=ax+b，其中的a和b是需要调整的参数， #x是要不断接收外部数据的，为了接收数据就需要为x定义placeholder #模型中还有一个可训练参数w， import tensorflow as t...
Tensorflow中的Placeholder及用法
Ftwhale的博客
03-14 3483
本次主要介绍Tensorflow中的Placeholder及用法，Placeholder的中文意思就是占位符，用于在会话运行时动态提供输入数据。Placeholder相当于定义了一个位置，在这个位置上的数据在程序运行时再指定。 在以后的编程中我们可能会遇到这样的情况：在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因...
tf.placeholder函数说明
weixin_36670529的博客
04-08 669
函数形式： tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定） name：名称 为什么要用placeholder？ Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系...
TensorFlow之placeholder
大脸猫的博客
01-22 1834
在TensorFlow中，有一类特殊的节点，它既可以看成常量也可以看成变量，它就是placeholder。placeholder其实是一个占位符，它提前在图中占位，但是不需要给它初始化值。 之所以说placeholder既可以看成常量也可以看成变量， 是因为在将数据填入到占位符后，其值在图中就不能再做修改（即不能通过assign等函数修改值）；但是在图之外又可以不断传入不同的值。在图运行的时候，...
Tensorflow 中的 placeholder
一抹烟霞的博客
12-16 1376
placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量. Tensorflow 中用于从外部传入data的占位符, 用input= tf.placeholder()设置占位符, 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}). 注：占位符就是指暂时没用任何值的符号，待用户输入。只在运算中做一个变量的表示。类似于方程中的未知数。 ...
TensorFlow 中的 placeholder
南淮北安的博客
09-06 899
placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量. Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}). import tensorflow as tf # TensorFlow 中需要定义 placeholder 的 ty...
Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用
09-20
TensorFlow是Google开发的一个开源机器学习库，用于设计、训练和部署深度神经网络和其他算法。其核心概念之一是构建和运行计算图，这是一种表示计算的数据结构，它由节点和边组成，节点对应数学操作，边则表示节点间...
Tensorflow2.0.0 之 tf.placeholder
热门推荐
qq_42937176的博客
12-15 1万+
Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed. tf.compat.v1.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) Important: This tensor will produce an error if evaluated. Its value m...
Tensorflow笔记之placeholder
毛豆豆的博客
03-09 375
通常如果每轮迭代中选取的数据都要通过常量来表示，那么Tensorflow的计算图将会太大。因为每生成一个常量，计算图就会增加一个节点。如果经过几百万甚至几亿轮迭代，计算图就会非常庞大，利用率会很低。为了避免这个问题，Tensorflow提供了placeholder机制用于提供输入数据。placeholder相当于定义了一个位置，这个位置中的数据在程序运行时再指定。这样在程序中就不需要生...
tensorflow学习之常用函数总结：tensorflow.placeholder()函数
Allenlzcoder的博客
09-27 4583
tensorflow.placeholder()函数 tensorflow.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值，placeholder相当于定义了一个位置，这个位置中的数据在程序运行时再指定。 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.f
tensorflow8 placeholder
lujiandong1的专栏
11-18 893
import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #type input2 = tf.placeholder(tf.float32) #type output = tf.mul(input1,input2) with tf.Session() as sess: print (sess.run(output,
tensorflow placeholder理解
weixin_43745072的博客
08-11 187
import tensorflow as tf import numpy as np tf.compat.v1.disable_eager_execution() input1 = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) input2 = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) output = tf.compat.v1.multiply(input1, input2) with tf.compat.v1.Session() as
tensorflow学习笔记(4) - Placeholder
家行hang的博客
03-25 271
import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) ''' 注意： multiply 是元素相乘 matmul 是矩阵相乘 ''' output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as ses...
【冰糖Python】TensorFlow 占位符 placeholder
冰糖的小屋
11-24 1539
TF的Feeding机制允许在计算图中进行运算时向张量注入数据，占位符Placeholder是进行的Feed的目标，不包含数据。
请解释TensorFlow中的占位符（Placeholder）和它们的作用。如何使用TensorFlow构建和训练一个简单的神经网络模型？
最新发布
Aaron的博客
04-09 1290
在实际应用中，你可能需要调整网络结构（比如添加更多的层、改变神经元的数量或使用不同的激活函数），调整训练参数（比如学习率、批次大小或训练轮数），以及使用更复杂的优化器和损失函数。当我们在TensorFlow中构建模型时，我们需要定义哪些变量是模型的参数（通过tf.Variable），哪些变量是模型的输入（通过tf.placeholder）。占位符是一个特殊的操作，它表示计算图中的一个位置，这个位置将在运行时被实际的数据所替代。在上面的代码中，x和y是占位符，它们表示模型的输入数据和目标标签。
[TensorFlow学习手记] 3 - Variable变量和Placeholder简单运用
Holeung blog
11-23 1237
''' Variable 变量 2017.11.23 TF中的变量必须先定义'''import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') # 初始值0，名字为counter print(state.name)one = tf.constant(1) # 常量1new_value = tf.add(state , one) u
tensorflow - tf.placeholder
UnDOnE的博客
08-21 2884
tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None ) 参数 dtype: The type of elements in the tensor to be fed.（tf.float32,tf.float64,...) shape: The shape of the tensor to be fed (optional). I...
Tensorflow函数——tf.placeholder()函数
huanxiajioabu的博客
06-02 843
在Tensoflow2.0以前，还是静态图的设计思想，整个设计理念是计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同，graph为静态的，在实际的运行时，启动一个session，程序才会真正的运行。我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的，tensorflow通过计算流图的方式，可以帮你优化整个session需要执行的代码。
tf.placeholder() is not compatible with eager execution的解决方法
qq_37171215的博客
09-17 1659
tensorflow升级到2.1了，出现了如下错： RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution. 这是因为在运行**tf.compat.v1.placeholder(dtype, shape = None, name = None)**的时候急切执行了这条语句，但是我们一般都是在一个Session前先去定义placeholder，但是不会去执行，然后再在Sesion上下文管理器中去传入我们的数据，然后执行。 这里
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值