如何将值注入 TensorFlow 图的中间？

Question

考虑以下代码：

x = tf.placeholder(tf.float32, (), name='x')
z = x + tf.constant(5.0)
y = tf.mul(z, tf.constant(0.5))

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y, feed_dict={x: 30}))

结果图是 x -> z -> y。有时我对从 x 一直计算 y 很感兴趣，但有时我从 z 开始并想将这个值注入到图中。所以 z 需要表现得像一个部分占位符。我该怎么做？

（对于任何感兴趣的人，为什么我需要这个。我正在使用一个自动编码器网络，该网络观察图像 x，生成中间压缩表示 z，然后计算图像 y 的重建。我想看看网络是什么当我为 z 注入不同的值时重建。）

Answer 1

按以下方式使用默认占位符：

x = tf.placeholder(tf.float32, (), name='x')
# z is a placeholder with default value
z = tf.placeholder_with_default(x+tf.constant(5.0), (), name='z')
y = tf.mul(z, tf.constant(0.5))

with tf.Session() as sess:
    # and feed the z in
    print(sess.run(y, feed_dict={z: 5}))

傻我

Answer 2

我不能评论你的post，@iramusa，所以我会给出一个答案。您不需要使用 placeholder_with_default。您可以将值输入到您想要的任何节点：

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32,(), name='x')
z = x + tf.constant(5.0)
y = z*tf.constant(0.5)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y, feed_dict={x: 2}))  # get 3.5
    print(sess.run(y, feed_dict={z: 5}))  # get 2.5
    print(sess.run(y, feed_dict={y: 5}))  # get 5

如何将值注入 TensorFlow 图的中间？

How to inject values into the middle of TensorFlow graph?

python

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