Tensorflow占位符来自函数_python

我想做这样的事情：

def f():
    place = tf.placeholder(tf.int32)
    return 2 * place

y = f()

with tf.Session() as sess:
    a = sess.run(y, feed_dict={ place: 5 })

当然，占位符位置在外面不可见。

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-88-8b3c17d16dce> in <module>()
      1 with tf.Session() as sess:
----> 2     a = sess.run(y, feed_dict={ place: 5 })

NameError: name 'place' is not defined

而且，我可以这样解决这个问题：

def f():
    global place
    place = tf.placeholder(tf.int32)
    return 2 * place

但是，有没有人有更好的解决方案。 如何调用函数并将其返回值作为运算符传递给上面的例子，如何在函数内部创建占位符并向其外部提供值。

您可以通过其名称访问占位符：

import tensorflow as tf

def f():
    place = tf.placeholder(tf.int32,name='place')
    return 2 * place

y = f()

with tf.Session() as sess:
    place = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('place:0')
    a = sess.run(y, feed_dict={ place: 5 })

说明

无论何时定义占位符（或任何其他TensorFlow张量或操作），都会将其添加到计算图中，该图是位于后台并管理所有计算的对象。 每个占位符都有一个默认名称，但您也可以为其选择一个名称。 在这个例子中，我选择了名字place 。

现在，对于高级用例，您可能有多个计算图，但总有一个是默认计算图。 要获得默认值，我使用了tf.get_default_graph() 。 然后为了获得对占位符的引用，我使用了get_tensor_by_name('place:0') 。 （我使用名称'place:0'而不是'place'因为当你定义一个占位符时，实际上你可以创建一个tf.Tensor ，你也可以创建一个执行喂食的操作。该操作将有名称'place'而实际张量的名称为'place:0' 。）

这纯粹是Python，但您可以简单地将占位符与使用它创建的图形一起返回。

像这样：

return place*2, place

然后像这样使用f（）：

y, place = f()

我认为在Tensorflow中的一个类中工作是一个好主意，并且能够轻松地在任何地方访问这些占位符。

编辑：当然，总是可以给占位符一个名称，然后在需要提供它时从图表中获取它。

Tensorflow占位符来自函数

问题描述

1楼

说明

2楼