Question

作者: 商晋 编辑: Morvan

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这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量。

Tensorflow 如果想要从外部传入 data, 那就需要用到 tf.placeholder() , 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}) .

示例：

import tensorflow as tf

#在 Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

# mul = multiply 是将 input1 和 input2 做乘法运算，并输出为 output 
ouput = tf.multiply(input1, input2)

接下来，传值的工作交给了 sess.run() , 需要传入的值放在了 feed_dict={} 并一一对应每一个 input . placeholder 与 feed_dict={} 是绑定在一起出现的。

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
# [ 14.]

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