😊 tf.placeholder 使用法_self.inputs 🌟
发布时间：2025-03-23 13:48:14来源：
导读 在 TensorFlow 中，`tf.placeholder` 是一个非常基础且重要的操作符，用于定义占位符。它就像是一个等待填充数据的“空盒子”，在实际运...
在 TensorFlow 中，`tf.placeholder` 是一个非常基础且重要的操作符，用于定义占位符。它就像是一个等待填充数据的“空盒子”，在实际运行时再传入具体值。这种灵活性使得模型训练和预测更加高效！💪
首先，在构建图时，我们需要明确占位符的数据类型与形状。例如：
```python
import tensorflow as tf
定义占位符，shape为[None, 784]，表示任意数量的样本，每个样本有784个特征
input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name="self.inputs")
```
接着，在会话中运行时，通过 `feed_dict` 参数向占位符传入实际数据：
```python
with tf.Session() as sess:
假设输入数据为 [1, 784]
data = [[0.1, 0.2, ...]] 省略具体值
result = sess.run(your_model, feed_dict={input_data: data})
print(result)
```
`tf.placeholder` 的强大之处在于它能动态适配不同的输入规模，非常适合处理批量数据或需要灵活调整的场景！🚀
💡 小提示：如果你使用的是 TensorFlow 2.x，推荐直接用 `tf.keras.Input` 替代，它更符合现代编程习惯哦！✨
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