我们能吃饭吗tf.变量到tf.占位符在饲料中？

Question

我想做一个简单的任务。但我有一个错误

import numpy as np
import pandas as pd

fv = tf.Variable(10.0,name="first_var")

sv = tf.Variable(20.0,np.random.randn(),name="second_var")

fvp = tf.placeholder("float32",name="first_fvp",shape=[])

svp = tf.placeholder("float32",name="second_svp",shape=[])

result = tf.Variable(0.0,name="output")

result =  np.multiply(fvp,svp)

sess = tf.Session()

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(result,feed_dict={fvp:fv,svp:sv}))

错误=使用序列设置数组元素。在

在这种情况下，我得到一个错误

如果我用

^{pr2}$

我得到的输出是50.0

Answer 1

首先，我还是不太明白你的问题是什么。看来你已经解决了那个错误。如果可能，请编辑。在

关于那个错误：

你不能给这个feed_dict输入张量。在

仔细阅读tensorflow/python/client/session.py。向feed_dict={}提供一些数据时，可接受的提要值包括Python标量、字符串、列表、numpy ndarray或TensorHandles。在您的例子中，fv和{}是张量。在

所以你的第二个print(sess.run(result,feed_dict={fvp:5.0,svp:10.0}))就可以了。在

您也可以尝试fv = np.array([10.0])，sv = np.array([20.0])

另外，您不需要这个result = tf.Variable(0.0,name="output")，如果您想命名输出，可以使用result = tf.identity(np.multiply(fvp,svp), name="output")