Tensorflow—Fetch and Feed

最新推荐文章于 2025-08-06 18:10:49 发布

剑九黄

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文章标签： Tensorflow 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangsiji_buaa/article/details/80200726

本文通过两个实例介绍如何使用TensorFlow进行基本运算操作，包括利用Fetch同时执行多个操作及使用Feed进行动态输入。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码：

import tensorflow as tf 


#Fetch 可以在会话中运行多个op

#创建3个常量op
input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
#创建一个加法op和一个减法op
add = tf.add(input2, input3)
mul = tf.multiply(input1, add)


#定义会话
with tf.Session() as sess:
    #运行多个op
    result = sess.run([mul, add])
    print(result)

运行结果：

[21.0, 7.0]

代码：

#Feed 

#创建两个占位符
#可以在会话中调用
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    #feed的数据以字典的形式传入
    print(sess.run(output, feed_dict={input1:[8.], input2:[2.]}))

运行结果：