tf.matmul / tf.multiply
import tensorflow as tf
import numpy as np
1.tf.placeholder
placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位,此时并没有把要输入的数据传入模型,它只会分配必要的内存。
等建立session,在会话中,运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据。
2.tf.session
1.tf.multiply 点乘
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:[3.], input2: [4.]})) --[12.]
2.tf.matmul 矩阵相乘
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, 3))
y = tf.matmul(x, x)
with tf.Session() as sess:
#print(sess.run(y)) # ERROR:此处x还没有赋值
rand_array = np.random.rand(3, 3)
print("rand_array",rand_array)
print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))
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