Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

Tensorflow中的placeholder和feed_dict是常用的变量定义和赋值方法，下面我就详细讲解一下。

一、placeholder的定义和使用

1. 定义

Tensorflow中的placeholder是用于接收输入数据的变量，类似于函数中的形参，需要在运行时通过feed_dict将数据传入。定义方式如下：

import tensorflow as tf

input_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784], name='input_placeholder')

上面的代码定义了一个名为input_placeholder的placeholder，它的数据类型是tf.float32，形状为[None, 784]，其中None表示不限定行数，784表示每行有784个元素。

1. 使用

在实际的使用中，需要在session中运行相关操作，同时通过feed_dict将数据传入placeholder中。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

input_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784], name='input_placeholder')
output = tf.reduce_mean(input_placeholder)

with tf.Session() as sess:
    data = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
            [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]]
    result = sess.run(output, feed_dict={input_placeholder: data})
    print(result)

上面的代码中，我们定义了一个名为output的变量，通过tf.reduce_mean函数计算input_placeholder的平均值。在session中，我们通过feed_dict将数据传入input_placeholder，然后运行相关操作得到输出结果。

二、feed_dict的定义和使用

1. 定义

feed_dict是Tensorflow中用于给placeholder赋值的方法，它是一个字典类型，key为placeholder节点的名称，value为要传入的数据。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[1], name='a')
b = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[1], name='b')
c = a + b

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c, feed_dict={a: [1], b: [2]})
    print(result)

上面的代码中，我们定义了两个名为a和b的placeholder，它们的数据类型都是tf.int32，形状为[1]。然后定义了一个名为c的变量，通过加法运算将a和b的值相加。在session中，我们通过feed_dict传入数据，获得输出结果。

1. 使用

为了更好地理解feed_dict的使用，我们可以将数据预处理过程拆分为三个部分：读取数据、预处理数据、喂数据到网络中。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 10], name='y')
w = tf.Variable(np.zeros([784, 10], dtype=np.float32), name='w')
b = tf.Variable(np.zeros([10], dtype=np.float32), name='b')

logits = tf.matmul(x, w) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5)
train_op = optimizer.minimize(loss)

with tf.Session() as sess:
    # 读取数据
    data = ...
    labels = ...

    for epoch in range(num_epoch):
        # 预处理数据
        processed_data = process_data(data)
        processed_labels = process_labels(labels)

        # 喂数据到网络中
        feed_dict = {x: processed_data, y: processed_labels}
        _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)

上面的代码中，我们首先定义了两个placeholder节点x和y，并定义了两个变量w和b。然后使用logits = tf.matmul(x, w) + b计算出网络输出，使用loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))计算损失函数。最后使用optimizer.minimize(loss)定义了训练节点train_op。

在session中，我们使用for循环来遍历数据集，每次喂入一个batch的数据。在每次训练过程中，我们首先对数据进行预处理，然后通过feed_dict将数据喂入网络中，然后运行训练节点train_op，获取损失函数的值。