#placeholder 传入值 import tensorflow as tf """ tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variables),比如模型的权重(weights,W)或者偏执值(bias): 声明时,必须提供初始值; 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; tf.placeholder:用于得到传递进来的真实的训练样本: 不必指定初始值,可在运行时,通过 Session.run 的函数的 feed_dict 参数指定; 这也是其命名的原因所在,仅仅作为一种占位符; """ input1 = tf.placeholder(tf.float32)#默认是float32的形式 input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.0],input2:[2.0]}))#以字典的形式传值给output
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