在說feeds操作之前，先講一下tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)，真正在feeds時

不必指定初始值，可在運行時，通過 Session.run 的函數的 feed_dict 參數指定；

參數：

• dtype：數據類型。常用的是tf.float32,tf.float64等數值類型
• shape：數據形狀。默認是None，就是一維值，也可以是多維，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定
• name：名稱。

x?=?tf.placeholder(tf.float32,?shape=(1024,?1024))??

y?=?tf.matmul(x,?x)??

??

with?tf.Session()?as?sess:??

??print(sess.run(y))??#?ERROR:?此處x還沒有賦值.??

??

??rand_array?=?np.random.rand(1024,?1024)??

??print(sess.run(y,?feed_dict={x:?rand_array}))??#?Will?succeed.??

返回 ：Tensor 類型

例子：

import tensorflow as tf

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
ouput = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
??? print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))

結果：[ 14.]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow学习笔记（七）feeds操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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