tf.placeholder使用说明

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

placeholder，占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。

• dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型。
• shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定。
• name：名称。

代码片段-1（计算3*4=12）

1. #!/usr/bin/env python
2. # _*_ coding: utf-8 _*_
3. import tensorflow as tf
4. import numpy as np
5. input1 = tf.placeholder(tf.float32)
6. input2 = tf.placeholder(tf.float32)
7. output = tf.multiply(input1, input2)
8. with tf.Session() as sess:
9. print sess.run(output, feed_dict = {input1:[3.], input2: [4.]})

代码片段-2（计算矩阵相乘，x*x）

1. #!/usr/bin/env python
2. # _*_ coding: utf-8 _*_
3. import tensorflow as tf
4. import numpy as np
5. x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
6. y = tf.matmul(x, x)
7. with tf.Session() as sess:
8. #  print(sess.run(y))  # ERROR: x is none now
9. rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
10. print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed.