1、占位符placeholder

有placeholder後面就有一個feed_dict綁定

import tensorflow as tf

#placeholder在開始時相當於先為變量占位，在後面在用不同的變量來換掉它

#設置兩個占位

input1 = tf.placeholder(tf.float32)  
#若需要規定2行2列這種結構可在後面添加成  tf.placeholder(tf.float32 ，[2,2] ) 
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

output = tf.mul ( input1,input2)

#只要有placeholder後面就有一個feed_dict綁定，在sess.run那用它來賦值
 


with tf.Session() as sess:
    print( sess.run (output, feed_dict= { input1:[7.] , input2:[2.] })

TensorFlow學習筆記（2）----placeholder