TensorFlow基础知识点（五）供给/Feeds

TensorFlow 还提供给 (feed) 机制 , 该机制可临时替代图中的任意操作中的 tensor可以对图中任何操作提交补丁 , 直接插入一个 tensor.

feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果 . 你可以提供 feed 数据作为run() 调用的参数 .feed 只在调用它的方法内有效 , 方法结束 , feed 就会消失 . 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 “feed” 操作 , 标记的方法是使用tf.placeholder() 为这些操作创建占位符

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)with tf.Session() as sess:print(sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]}))# output:
# [array([ 14.], dtype=float32)]

注意：如果没有正确供给 , placeholder() 操作将会产生一个错误提示 .

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