Python tf.compat.v1.placeholder用法及代码示例

为将始终馈送的张量插入占位符。

用法

tf.compat.v1.placeholder(
    dtype, shape=None, name=None
)

迁移到 TF2

警告：这个 API 是为 TensorFlow v1 设计的。继续阅读有关如何从该 API 迁移到本机 TensorFlow v2 等效项的详细信息。见TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 迁移指南有关如何迁移其余代码的说明。

此 API 与 Eager Execution 不兼容，并且tf.function.要迁移到 TF2，请重写代码以兼容 Eager Execution。检查迁移指南更换Session.run调用。在 TF2 中，您可以直接将张量传递给操作和层。如果要显式设置输入，另请参阅Keras 函数式 API关于如何使用tf.keras.Input取代tf.compat.v1.placeholder.tf.function参数也可以完成tf.compat.v1.placeholder.更多详情请阅读使用 tf.function 获得更好的性能.

重要的：如果评估，此张量将产生错误。它的值必须使用 feed_dict 可选参数提供给 Session.run() 、 Tensor.eval() 或 Operation.run() 。

例如：

x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR:will fail because x was not fed.

  rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
  print(sess.run(y, feed_dict={x:rand_array}))  # Will succeed.