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人工智能深度学习入门练习之（20）TensorFlow – 占位符

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了人工智能深度学习入门练习之（20）TensorFlow – 占位符，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含521字，纯文字阅读大概需要1分钟。

内容图文

占位符允许稍后赋值，通常用于存储样本数据。

要创建占位符，可使用tf.placeholder方法。

语法

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

说明

  • dtype: 数据类型
  • shape: 占位符的维数，可选。默认情况下，值为赋值数据的形状
  • name: 占位符的名称，可选

声明一个占位符:

            import
             tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
data_placeholder_a = tf.placeholder(tf.float32, name = "data_placeholder_a")
print(data_placeholder_a)

输出

Tensor("data_placeholder_a:0", dtype=float32)
            feed_dict参数

feed_dict参数可以为占位符提供具体赋值。

 

原文：https://www.cnblogs.com/huanghanyu/p/13164172.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的人工智能深度学习入门练习之（20）TensorFlow – 占位符全部内容，希望文章能够帮你解决人工智能深度学习入门练习之（20）TensorFlow – 占位符所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】