变量和占位符 var ph feed_dict

import tensorflow as tfsess = tf.Session()#导入tf 开启会话

# tf 中的变量 相当于要更新的 权重参数# tf 中的占位符 相当于要 传入和传出  ，输入和输出的数据  X  Y# 使用时 要预先定义好 数据的大小（形状）和类型、

# 变量的使用 需要初始化  具体参数# tf.global_varibales_initializer()  所有变量初始化  tf 下 global varbiales initializermy_var = tf.Variable(tf.zeros([2,3]))initializer_op = tf.global_variables_initializer()sess.run(initializer_op)print(my_var,"\n")print(sess.run(my_var))#初始化之后 ， 再 显示 变量 就可以 显示了 ，如下；

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32_ref>[[0. 0. 0.][0. 0. 0.]]

#占位符  placeholder（）import numpy as npx = tf.placeholder(tf.float32 , shape=[2,2])y = tf.identity(x*2)#x_vals = tf.random_uniform([2,2],0,1)  erros  张量 去feed 反馈喂数据给占位符会出错x_vals = np.random.rand(2,2)print(x_vals,"\n")print(sess.run(y,feed_dict={x:x_vals}))   #数组去 喂 给占位符 就可以了；print("\n",y)

[[0.09831476 0.16642518][0.04053553 0.84010561]][[0.19662951 0.33285037][0.08107107 1.6802112 ]]Tensor("Identity_8:0", shape=(2, 2), dtype=float32)

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