import tensorflow as tf  

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:[7.], input2:[2.]} ))

  

莫烦TensorFlow_04 placeholder的更多相关文章

  1. tensorflow 莫烦教程

    1,感谢莫烦 2,第一个实例:用tf拟合线性函数 import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random ...

  2. 稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记。

    稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单 ...

  3. 莫烦大大TensorFlow学习笔记(9)----可视化

      一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf i ...

  4. tensorflow学习笔记-bili莫烦

    bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as ...

  5. 【莫烦Pytorch】【P1】人工神经网络VS. 生物神经网络

    滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步 ...

  6. scikit-learn学习笔记-bili莫烦

    bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_select ...

  7. 莫烦pytorch学习笔记(八)——卷积神经网络(手写数字识别实现)

    莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch ...

  8. 莫烦pytorch学习笔记(七)——Optimizer优化器

    各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as ...

  9. 莫烦PyTorch学习笔记(五)——模型的存取

    import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() ...

随机推荐

  1. JPA简介

    JPA的学习 JPA是Java Persistence API的简称,中文名Java持久层API.是Java EE5.0平台中Sun为了统一持久层ORM框架而制定的一套标准,注意是一套标准,而不是具体 ...

  2. JVM&NIO&HashMap简单问

    JVM&NIO&HashMap简单问 背景:前几天在网上看到关于JVM&NIO&HashMap的一些连环炮的面试题,整理下以备不时之需. 一.JVM Java的虚拟机的 ...

  3. 动手学深度学习14- pytorch Dropout 实现与原理

    方法 从零开始实现 定义模型参数 网络 评估函数 优化方法 定义损失函数 数据提取与训练评估 pytorch简洁实现 小结 针对深度学习中的过拟合问题,通常使用丢弃法(dropout),丢弃法有很多的 ...

  4. Luogu P3577 [POI2014]TUR-Tourism

    Luogu P3577 [POI2014]TUR-Tourism 题目链接 题目大意:给出一张\(n\)个点,\(m\)条边的无向图,保证任意两点之间没有点数超过\(10\)的简单路径.选择第\(i\ ...

  5. MySQL锁表查询SQL

    // 查看进程 SHOW PROCESSLIST; // 查看是否锁表 SHOW OPEN TABLES WHERE In_use > 0; // 查看正在锁的事务 SELECT * FROM ...

  6. redis之HyperLogLog

    HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案,虽然不精确但是也不是非常不精确,标准误差是 0.81%. 使用方法 HyperLogLog 提供了两个指令 pfadd 和 pfcount,根据字面意 ...

  7. 【08】Nginx:安全优化 / 信息隐藏 / 请求限制 / 白名单

    写在前面的话 nginx 中主要的内容在前面的章节其实已经差不多了,接下都是一些小功能的实现以及关于 nginx 的优化问题.我们一起来探讨以下,如何把我们的 nginx 打造成为企业级应用. 安全优 ...

  8. CSS覆盖问题的说明

    最近在写css的时候,由于经常使用到很长的多级选择器,而碰到一些样式被覆盖或者覆盖不了的情况是相当的郁闷,所以专门花了一些时间对一些选择器做了对比测试.这里先说明一下,由于ie6不支持css2.0选择 ...

  9. Scrapy-Splash简介及验证码的处理(一)

    目录 一:Splash简介与准备 二:验证码的识别(1)   在之前的博客中,我们学习了selenium的用法,它是一个动态抓取页面的方法,但是,动态抓取页面还有其他的方法,这里介绍Splash方法, ...

  10. linux应用管理

    desktop文件的几个位置: /usr/share/applications ~/.local/share/applications /usr/local/share/applications li ...