importtensorflow as tf
a=tf.placeholder(tf.int16) #
接受的資料型別
b=tf.placeholder(tf.int16)
add=tf.add(a,b)
mul=tf.mul(a,b)
with tf.session() as sess:
print("
addition with variables:%i
" %sess.run(add,feed_dict=)) #喂資料圖譜,這裡的資料類相要符合上面的型別。把2賦給a,3賦給b
print("
multiplication with variables:%i
"%sess.run(mul,feed_dict=))
placeholder是tensorflow的佔位符節點,由placeholder方法建立,其也是一種常量,但是由使用者在呼叫run方法是傳遞的,也可以將placeholder理解為一種形參。即其不像constant那樣直接可以使用,需要使用者傳遞常數值。
在tensorflow中的placeholder 定義如下
簡單理解下就是佔位符的意思,先放在這裡,然後在需要的時候給網路傳輸資料
直接傳遞給run()回報錯哦,必須通過 feed_dict方法 傳遞給session.run()
,tensor.eval()
,或者operation.run()
importtensorflow as tf
m1=tf.constant([[3.,3.]])
m2=tf.constant([[2.],[2.]])
product=tf.multiply(matrix1,matrix2) #
矩陣乘法
with tf.session() as sess:
result=sess.run(product)
print(result)
語言學 知乎專欄
42 語言學專欄 語言的侷限 1 從1984說起 語言的侷限 2 孤獨 語言的侷限 三 巨集大敘事與喜劇 都知道語言是人類的 語言顯然的促進了思維,不僅促進了個體的智慧型,而且將整個人類連線成了乙個整體,造就了現在人類的文明。但語言同時也是禁錮,我們太依賴語言,我們通常無法突破語言的界限,只有偶爾幾...
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