tf.place_holder的用法

---

使用placeholder的作用：

在構建tensorflow的數據流圖graph的時候，graph並不會直接執行，而是等到執行sess.Run的時候纔會執行，這樣便於圖的優化．placeholder是用來在模型中佔位的，它只會分配必要的內存，並沒有傳入真正的數據。先佔個座，等建立session，在會話中，運行模型的時候通過feed_dict()函數向佔位符喂入數據。

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='a')
b = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='b')
 
output = tf.multiply(a, b)
 
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(output, feed_dict = {a:[3.], b:[２.]})

輸出：

[６.]

---