tf.placeholder()函数

tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程，可以理解为形参，在执行的时候再赋具体的值。

tf.placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)

参数：

• dtype：数据类型。常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型
• shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None，3]，表示列是3，行不一定
• name：名称

返回：

Tensor类型

此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值。

不必指定初始值，可在运行时，通过 Session.run 的函数的 feed_dict 参数指定。

这也是其命名的原因所在，仅仅作为一种占位符。

import tensorflow as tf
in1 = tf.placeholder(tf.float32)
in2 = tf.placeholder(tf.float32)
out = tf.multiply(in1,in2)
with tf.Session() as sess:
    #print(sess.run(out))
    print(sess.run(out, feed_dict={in1: [7.], in2: [2.]}))

[14.]