feed机制、fetch机制

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sunshinefcx/article/details/85345490

两种数据的流向机制:

feed机制:注入机制--通过占位符想模型传入数据

fetch机制:取回机制--从模型中得到结果

feed机制举例如下:

feed只在调用它的方法内有效,方法结束后feed就会消失

import tensorflow as tf

#feed机制

a = tf.placeholder(tf.int16)
b = tf.placeholder(tf.int16)

add = tf.add(a,b)
mul = tf.multiply(a,b)

with tf.Session() as sess:
    #下面 这句话的目的在于制定 GPU进行计算
    #cpu:0    表示机器的CPU
    #gpu:0    表示机器的第一个GPU
    #gpu:1    表示机器的第二个GPU,依次类推
#    with tf.device("/gpu:0"):   
        print("相加:%i" % sess.run(add, feed_dict = {a:3,b:4}))
        print("相乘:%i" % sess.run(mul, feed_dict = {a:3,b:4}))
        print(sess.run([mul,add],feed_dict={a:3,b:4}))

    
    

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/sunshinefcx/article/details/85345490