tensorflow中的Fetch和Feed

最新推荐文章于 2021-08-01 19:20:56 发布

李煜_1997

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow

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本文详细解析了TensorFlow中Fetch与Feed的使用场景及区别。Fetch用于已初始化变量的操作，而Feed则是在使用时传入数值。通过具体代码示例展示了如何使用这两种方法进行计算。

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其实吧记住这两个名字没啥用，知道他们之间的区别就行了

首先说一说Fetch ，就是在使用变量之前就已经初始化了的（我是这么理解的）上图

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(3.0)
c = tf.constant(5.0)

add = tf.add(a, c)
mul = tf.multiply(b, add)

with tf.Session() as sess:
	result = sess.run([mul, add])
	print(result)

# 下面是运行结果
[21.0, 7.0]

再来说一说Feed，就是在使用它的时候在给它传入数值，上图

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
res = tf.multiply(a, b)

with tf.Session() as sess:
	print(sess.run(res, feed_dict={a: 7.0, b: 2.0}))
# 这里是要注意的，赋值的时候使用的是python自带的字典这种数据结构，冒号后面的数值，加不加中括号
# 只是对结果产生了结果那个值有没有中括号
# 下面是运行结果
14.0

# 下面是加上中括号的

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
res = tf.multiply(a, b)

with tf.Session() as sess:
	print(sess.run(res, feed_dict={a: [7.0], b: [2.0]}))

# 运行结果如下
[14.]