TensorFlow 之tf.placeholder（）

tf.placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)
# In[]
#dtype：被填充的张量(Tensor)的元素类型。
#shape：被填充张量(Tensor)的形状(可选参数)。如果没有指定张量(Tensor)打形状，你可
#以填充该张量(Tensor)为任意形状。
#name：为该操作提供一个名字(可选参数)。

import tensorflow as tf

# 定义placeholder
input1 = tf.placeholder(tf.float32,shape=(1, 2),name="input-1")
input2 = tf.placeholder(tf.float32,shape=(2, 1),name="input-2")

# 定义矩阵乘法运算(注意区分matmul和multiply的区别：matmul是矩阵乘法，multiply是点乘)
output = tf.matmul(input1, input2)

# 通过session执行乘法运行
with tf.Session() as sess:
    # 执行时要传入placeholder的值
    print(sess.run(output, feed_dict = {input1:[1,2], input2:[3,4]}))
    # 最终执行结果 [11]

原文地址：https://www.cnblogs.com/hsy1941/p/11751883.html