tf.placeholder函数说明

野性酷女 2021-11-10 15:52 229阅读 0赞

## 函数： ##

tf.placeholder(
        dtype,
        shape=None,
        name=None
    )

1.  dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型
2.  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）
3.  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，类似于docker中的镜像。然后，在实际的运行时，启动一个session，程序才会真正的运行。这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。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，帮你优化整个session需要执行的代码，还是很有优势的。

所以placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位，此时并没有把要输入的数据传入模型，它只会分配必要的内存。等建立session，在会话中，运行模型的时候通过feed\_dict()函数向占位符喂入数据。

## 代码示例： ##

import tensorflow as tf
    import numpy as np
     
    input1 = tf.placeholder(tf.float32)
    input2 = tf.placeholder(tf.float32)
     
    output = tf.multiply(input1, input2)
     
    with tf.Session() as sess:
        print sess.run(output, feed_dict = {input1:[3.], input2: [4.]})

import tensorflow as tf
    import numpy as np
     
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
    y = tf.matmul(x, x)
     
    with tf.Session() as sess:
        #print(sess.run(y))  # ERROR:此处x还没有赋值
        rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
        print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))