Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用_Python

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。

feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。

在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。

placeholder函数的定义为

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

参数：

    dtype：数据类型。常用的是tf.int32，tf.float32，tf.float64，tf.string等数据类型。
    shape：数据形状。默认是None，也就是一维值。
           也可以表示多维，比如要表示2行3列则应设为[2, 3]。
           形如[None, 3]表示列是3，行不定。
    name：名称。

返回：Tensor类型

例1

									import tensorflow as tf

									x = tf.placeholder(tf.string)

									with tf.Session() as sess:

									  output = sess.run(x, feed_dict={x: 'Hello World'})

									  print(output)

运行结果：Hello World

例2

									import tensorflow as tf

									x = tf.placeholder(tf.string)

									y = tf.placeholder(tf.int32)

									z = tf.placeholder(tf.float32)

									with tf.Session() as sess:

									  output = sess.run(x, feed_dict = {x :'Hello World', y:123, z:45.67})

									  print(output)

									  output = sess.run(y, feed_dict = {x :'Hello World', y:123, z:45.67})

									  print(output)

									  output = sess.run(z, feed_dict = {x :'Hello World', y:123, z:45.67})

									print(output)

运行结果：

Hello Word
123
45.66999816894531

例3：

									import tensorflow as tf

									import numpy as np

									x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, 3)) 

									y = tf.matmul(x, x) 

									with tf.Session() as sess:  

									  rand_array = np.random.rand(3, 3)

									print(sess.run(y, feed_dict = {x: rand_array}))

运行结果：

[[0.62475741 0.40487182 0.5968855 ]
[0.17491265 0.08546661 0.23616122]
[0.53931886 0.24997233 0.56168258]]

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Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

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