函数中的 tensorflow 占位符
tensorflow placeholder in function
现在,我有一些代码如下:
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3])
y = x * 2
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(y, feed_dict={x: [2, 4, 6]})
print(result)
我想为函数提供值。
下面是一个明显的错误。
我应该怎么做?
import tensorflow as tf
def place_func():
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3])
y = x * 2
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(y, feed_dict={x: [2, 4, 6]})
print(result)
一个选项是 运行 函数内部的会话,如下所示:
import tensorflow as tf
def my_func(data):
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3])
y = x * 2
return sess.run(y, feed_dict = {x: data})
with tf.Session() as sess:
result = my_func([[2, 4, 6]])
print(result)
您还可以创建一个 class 并让 x 成为该 class 的一个字段。
现在,我有一些代码如下:
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3])
y = x * 2
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(y, feed_dict={x: [2, 4, 6]})
print(result)
我想为函数提供值。
下面是一个明显的错误。 我应该怎么做?
import tensorflow as tf
def place_func():
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3])
y = x * 2
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(y, feed_dict={x: [2, 4, 6]})
print(result)
一个选项是 运行 函数内部的会话,如下所示:
import tensorflow as tf
def my_func(data):
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 3])
y = x * 2
return sess.run(y, feed_dict = {x: data})
with tf.Session() as sess:
result = my_func([[2, 4, 6]])
print(result)
您还可以创建一个 class 并让 x 成为该 class 的一个字段。