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Python中tf.placeholder函数的作用是什么

在TensorFlow中,tf.placeholder()函数用于创建占位符(placeholder)。占位符是在构建图时提供输入数据的地方,可以看作是图中的参数,但是其值在计算图运行时才需要指定。

它的作用是允许我们先定义一个计算图,然后在实际运行时再通过feed_dict参数传入具体的数值。在定义占位符时需要指定数据类型和形状(可选),形状参数可以为None,表示形状可以是任意大小。

例如,可以使用tf.placeholder()来定义一个占位符来接收一个一维浮点数向量:

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))

在实际运行时,我们可以通过feed_dict将一个具体的一维浮点数向量传入x:

sess.run(..., feed_dict={x: [1.0, 2.0, 3.0]})

占位符在构建许多常见的TensorFlow模型时非常有用,例如用于输入训练样本、标签、学习率等。

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