使用feed_dict不一定要用占位符

最新推荐文章于 2021-10-12 11:04:11 发布

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本文详细解析了在TensorFlow中如何使用feed_dict方法，即使在未使用占位符的情况下，也能通过feed_dict调整计算图中的常量节点值。通过实例演示了feed_dict的正确使用方式及注意事项。

使用feed_dict一般会伴有占位符，如

x = tf.placeholder(tf.float32)

但是没有tf.placeholder也可以使用feed_dict方法，如下面这个例子：

import tensorflow as tf

input1 = tf.constant([2], dtype=tf.float32)
input2 = tf.constant([3], dtype=tf.float32)
output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output)) # 输出6.
    print(sess.run(output, feed_dict={input1: [3.]})) # 输出9.

但是要注意的是feed_dict中变量的维度要与该变量的原维度一致，在上面的例子中，feed_dict中input1的维度也必须只有1