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tensorflow中的Fetch、Feed(02-3)

时间:2020-02-13 09:33:57      阅读:39      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:code   ESS   ssi   with   操作   就是   NPU   定义   数据   

import tensorflow as tf

#Fetch概念 在session中同时运行多个op
input1=tf.constant(3.0)     #constant()是常量不用进行init初始化
input2=tf.constant(2.0)
input3=tf.constant(5.0)

add=tf.add(input2, input3)
mul=tf.multiply(input1,add)

with tf.Session() as sess:
    result=sess.run([mul,add])  #这里的[]就是Fetch操作
    print(result)

#Feed
#创建占位符
input1=tf.placeholder(tf.float32)
input2=tf.placeholder(tf.float32)
#定义乘法op,op被调用时可通过Feed的方式将input1、input2传入
output=tf.multiply(input1,input2)

with tf.Session() as sess:
    #feed的数据以字典的形式传入
    print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))

tensorflow中的Fetch、Feed(02-3)

标签:code   ESS   ssi   with   操作   就是   NPU   定义   数据   

原文地址:https://www.cnblogs.com/go-ahead-wsg/p/12302035.html

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