Python tf.compat.v1.placeholder用法及代碼示例

為將始終饋送的張量插入占位符。

用法

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

遷移到 TF2

警告：這個 API 是為 TensorFlow v1 設計的。繼續閱讀有關如何從該 API 遷移到本機 TensorFlow v2 等效項的詳細信息。見TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 遷移指南有關如何遷移其餘代碼的說明。

此 API 與 Eager Execution 不兼容，並且tf.function.要遷移到 TF2，請重寫代碼以兼容 Eager Execution。檢查遷移指南更換Session.run調用。在 TF2 中，您可以直接將張量傳遞給操作和層。如果要顯式設置輸入，另請參閱Keras 函數式 API關於如何使用tf.keras.Input取代tf.compat.v1.placeholder.tf.function參數也可以完成tf.compat.v1.placeholder.更多詳情請閱讀使用 tf.function 獲得更好的性能.

重要的：如果評估，此張量將產生錯誤。它的值必須使用 feed_dict 可選參數提供給 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.