Cách nạp một trình giữ chỗ?

Question

Tôi đang cố triển khai mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu đơn giản. Tuy nhiên, tôi không thể tìm ra cách để nuôi một số Placeholder. Ví dụ này:

import tensorflow as tf 

num_input = 2 
num_hidden = 3 
num_output = 2 

x = tf.placeholder("float", [num_input, 1]) 
W_hidden = tf.Variable(tf.zeros([num_hidden, num_input])) 
W_out = tf.Variable(tf.zeros([num_output, num_hidden])) 
b_hidden = tf.Variable(tf.zeros([num_hidden])) 
b_out = tf.Variable(tf.zeros([num_output])) 

h = tf.nn.softmax(tf.matmul(W_hidden,x) + b_hidden) 

sess = tf.Session() 

with sess.as_default(): 
    print h.eval() 

Cung cấp cho tôi những lỗi sau:

... 
    results = self._do_run(target_list, unique_fetch_targets, feed_dict_string) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 419, in _do_run 
    e.code) 
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float and shape dim { size: 2 } dim { size: 1 } 
    [[Node: Placeholder = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[2,1], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]] 
Caused by op u'Placeholder', defined at: 
    File "/home/sfalk/workspace/SemEval2016/java/semeval2016-python/slot1_tf.py", line 8, in <module> 
    x = tf.placeholder("float", [num_input, 1]) 
    ... 

Tôi đã thử

tf.assign([tf.Variable(1.0), tf.Variable(1.0)], x) 
tf.assign([1.0, 1.0], x) 

nhưng điều đó không làm việc rõ ràng.

Answer 1

Để cấp nguồn giữ chỗ, bạn sử dụng đối số feed_dict để Session.run() (hoặc Tensor.eval()). Hãy nói rằng bạn có đồ thị dưới đây, với một trình giữ chỗ:

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 2]) 
y = tf.constant([[1.0, 1.0], [0.0, 1.0]]) 
z = tf.matmul(x, y) 

Nếu bạn muốn đánh giá z, bạn phải ăn một giá trị cho x. Bạn có thể thực hiện việc này như sau:

sess = tf.Session() 
print sess.run(z, feed_dict={x: [[3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]}) 

Để biết thêm thông tin, hãy xem documentation on feeding.