详解TensorFlow的 tf.placeholder 函数：创建一个占位符张量

在 TensorFlow 中，tf.placeholder() 函数的作用是声明一个占位符（placeholder），用于后面填充数据。就是我们在定义模型时，还不确定所需要的数据，就可以先通过占位符表示，最后再动态赋值。占位符本身不存储数值，其主要作用在于接收后面传递的数据，并协助程序构建计算图的形状。

语法格式

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

参数含义：

• dtype：定义数据类型，比如：tf.float32、tf.float64、tf.int32等等。
• shape：定义形状（或表示数据的维度）。可以指定其为一个列表或元组（shape=[None, 32]表示第一维为None,第二维为32），或者一个tf.TensorShape对象。
• name：占位符的名称（可选）。

使用方法

在模型的构建中，我们可以根据不同的需要动态地将不同数据输入到模型中。这些数据可以使用 TensorFlow 中的 tf.placeholder() 作为占位符，在运行时再用真实的数据来填充。

import tensorflow as tf

# 定义一个占位符，数据类型为32位浮点型，形状为2行3列
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 3])

# 定义一个矩阵乘法的计算图
output = tf.matmul(input_placeholder, [[2.0], [3.0], [4.0]])

with tf.Session() as sess:
    # 运行计算图并向占位符中填充数据
    result = sess.run(output, feed_dict={input_placeholder: [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]})
    print(result)

这个例子中，我们定义了一个占位符 input_placeholder，形状为2行3列。然后，我们通过 tf.matmul() 定义了一个矩阵乘法计算图，将占位符的值作为一个参数传递进去。在会话中，我们可以使用 feed_dict 参数来填充占位符的值，并用 sess.run() 运行计算图。因此，输出结果就是：

[[20.]
 [47.]]

从结果可以看出，我们已经成功地将带有参数的计算图应用到了传递的数据上。

示例

例1： 使用占位符定义一个两个变量之和的计算图。

import tensorflow as tf

# 定义两个占位符，数据类型为32位浮点型
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)

# 定义一个计算图，计算两个占位符的和
result = tf.add(a, b)

with tf.Session() as sess:
    # 使用feed_dict参数填充占位符，并计算结果
    print(sess.run(result, feed_dict={a: 3.0, b: 4.5}))
    print(sess.run(result, feed_dict={a: [1.0, 2.0], b: [2.0, 4.0]}))

这个例子中，我们定义了两个占位符 a 和 b，并使用 tf.add() 建立计算图，计算 a 和 b 的和。在会话中，我们使用 feed_dict 参数分别将 3.0 和 4.5，以及 [1.0, 2.0] 和 [2.0, 4.0] 分别传递给 a 和 b，计算结果如下：

7.5
[3. 6.]

例2： 使用占位符完成一个线性回归的计算图。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 模拟一些训练样本
x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168], [9.779], [6.182], [7.59], [2.167], [7.042], [10.791], 
                    [5.313], [7.997], [5.654], [9.27], [3.1]], dtype=np.float32)
y_train = np.array([[1.7], [2.76], [2.09], [3.19], [1.694], [1.573], [3.366], [2.596], [2.53], [1.221], [2.827], [3.465], 
                    [1.65], [2.904], [2.42], [2.94], [1.3]], dtype=np.float32)

# 定义占位符，用于输入训练数据（x,y）
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1])
y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1])

# 定义模型参数W和b
W = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1, 1]))

# 定义计算图，计算预测值
predict = tf.matmul(x, W) + b

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - predict))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.003)

# 定义训练节点
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 定义会话，进行训练
with tf.Session() as sess:
    # 初始化全局变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 进行1000步训练
    for i in range(1000):
        _, train_loss, train_W, train_b = sess.run([train_op, loss, W, b], feed_dict={x: x_train, y: y_train})
        if (i + 1) % 50 == 0:
            print('step %d: training loss = %.4f, W = %.4f, b = %.4f' % (i + 1, train_loss, train_W, train_b))

这个例子中，我们使用占位符来接收 x_train 和 y_train 的数据，并在计算图中定义了线性回归的模型，同时定义了损失函数及其优化器。在会话中，我们使用 feed_dict 参数传递 x_train 和 y_train 的数据，进行训练并输出结果。