importtensorflowastfimportnumpyasnp x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[24,24]) y = tf.matmul(x, x)withtf.Session()assess:print(sess.run(y))# ERROR: 此处x还没有赋值.rand_array = np.random.rand(24,24)print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))# 这一步 x 将被赋值 补充...
插播一条广告:上面代码中batch(), shuffle(), repeat()的具体用法参见Tensorflow datasets.shuffle repeat batch方法。 上面逻辑很清楚: 创建placeholder 创建dataset 然后数据打乱,批量读取 创建迭代器,使用get_next()迭代获取下一个batch数据,这里返回的是以个tuple,即(feature_batch, label_batch) 初始化迭代器,并...
returntf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') xs=tf.placeholder(tf.float32, [None,784])# 28x28 ys=tf.placeholder(tf.float32, [None,10]) keep_prob=tf.placeholder(tf.float32) x_image=tf.reshape(xs, [-1,28,28,1]) ## conv1 layer; W_conv1...
sess.close() 插播一条广告:上面代码中batch(), shuffle(), repeat()的具体用法参见Tensorflow datasets.shuffle repeat batch方法。 上面逻辑很清楚: 创建placeholder 创建dataset 然后数据打乱,批量读取 创建迭代器,使用get_next()迭代获取下一个batch数据,这里返回的是以个tuple,即(feature_batch, label_batch) 初...
定义placeholder的方法:tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 2.7.1- feed_dict 如果使用了placeholder,就要在运行的时候传入实际值,否则报错: tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) # create a placeholder for a vector of 3 elements, type tf.float32 ...
placeholder("float")Y=tf.placeholder("float")w=tf.Variable(0.0,name="weight")b=tf.Variable(0.0,name="bias")loss=tf.square(Y-tf.multiply(X,w)-b)global_step=tf.Variable(0)# for Syncmously updata# 同步更新模式下,需要等待所有计算图计算出梯度,然后梯度求平均,tf.train.SyncReplicasOptimizer...
名称的真实含义,在于变量,也即在真实训练时,其值是会改变的,自然事先需要指定初始值; placeholder:也是用于存储数据,但是主要用于feed_dict的配合,接收输入数据用于训练模型等。...其命名的原因所在,仅仅作为一种占位符; tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 此函数可以理解为形参,用于定义过程,在执行的...
tf.Session: __init__, as_default, close, run, 视频播放量 368、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 深度碎片, 作者简介 As Simple As Possible,相关视频:tf.set_random_seed,tf.placeholder 构建features, labels容器,tf.Variable
tf.placeholder(tf.float32,shape(3,))占位符作为整个计算图的输入部分,在sess.run时用feed_dict填入真实数据。 tf.Variable具有占位符功能,但缺少shape这个变量就不太好用了! import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(tf.constant(0, shape=(2, 3))) ...
如果存在，它指定得到的张量的维数。如果不存在，则使用值的形状。如果未指定参数dtype，则从值的类型...