tensorflow 传入值-【老鱼学tensorflow】

上个文章中讲述了tensorflow中如何定义变量以及如何读取变量的方式，本节主要讲述关于传入值。

变量主要用于在tensorflow系统中经常会被改变的值，而对于传入值，它只是当tensorflow系统运行时预先设置的值，然后在运行期间不会被改变，有点类似函数中的不可变的输入参数。

传入值同常量之间的差别是：常量在tensorflow系统运行之前就已经确定了的值，无法对其进行任何的改变。

而传入值或称为placeholder是在系统运行前需要对其进行设置相应的值。

我们来看一个例子，这个例子只是用tensorflow来计算input1*input2的值：

import tensorflow as tf
# 计算output = input1*input2
# 定义placeholder时需要同时指定其类型，其实在机器学习的数据类型中一般都是为float32类型
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

output = tf.multiply(input1, input2)

sess = tf.Session()
# 传入placeholder的值用其中的feed_dict来定义
print(sess.run(output, feed_dict={input1:8, input2:9}))

输出为：

72.0

是不是很简单。

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