Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用
TensorFlow支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用feed_dict馈送数据。
feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。
在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。
placeholder函数的定义为
tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)
参数：
dtype：数据类型。常用的是tf.int32，tf.float32，tf.float64，tf.string等数据类型。
shape：数据形状。默认是None，也就是一维值。
也可以表示多维，比如要表示2行3列则应设为[2,3]。
形如[None,3]表示列是3，行不定。
name：名称。
返回：Tensor类型
例1
importtensorflowastf
x=tf.placeholder(tf.string)
withtf.Session()assess:
output=sess.run(x,feed_dict={x:'HelloWorld'})
print(output)
运行结果：HelloWorld
例2
importtensorflowastf
x=tf.placeholder(tf.string)
y=tf.placeholder(tf.int32)
z=tf.placeholder(tf.float32)
withtf.Session()assess:
output=sess.run(x,feed_dict={x:'HelloWorld',y:123,z:45.67})
print(output)
output=sess.run(y,feed_dict={x:'HelloWorld',y:123,z:45.67})
print(output)
output=sess.run(z,feed_dict={x:'HelloWorld',y:123,z:45.67})
print(output)
运行结果：
HelloWord
123
45.66999816894531
例3：
importtensorflowastf
importnumpyasnp
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(3,3))
y=tf.matmul(x,x)
withtf.Session()assess:
rand_array=np.random.rand(3,3)
print(sess.run(y,feed_dict={x:rand_array}))
运行结果：
[[0.62475741 0.40487182 0.5968855]
[0.17491265 0.08546661 0.23616122]
[0.53931886 0.24997233 0.56168258]]
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