Tensorflow：プレースホルダ変数にテンソルを与える方法は？

Question

Iは入力画像のバッチを期待するプレースホルダ変数を有する：
1）テンソルと
2）いくつかのnumpyのデータ：

input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None] + image_shape, name='input_images') 

は、今は、入力データの2つのソースを有します。 numpyの入力データに対して

、私はプレースホルダ変数にデータをフィードする方法を知っている：

sess = tf.Session() 
mLoss, = sess.run([loss], feed_dict = {input_placeholder: myNumpyData}) 

私はそのプレースホルダ変数にテンソルを養うことができますどのように？

mLoss, = sess.run([loss], feed_dict = {input_placeholder: myInputTensor}) 

私にエラーを与える：私はそれが私のプログラムが遅くなるため、.eval()を使用してnumpyの配列にテンソルを変換したくない

TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays. 

、他の方法はありますか？

Answer 1

これは私にとっては最新のバージョンで動作します... TFの古いバージョンがありますか？

a = tf.Variable(1) 
sess.run(2*a, feed_dict={a:5}) # prints 10 

Answer 2

feed_dictを使用すると、非プレースホルダにデータを入力できます。したがって、まずデータフローグラフをmyInputTensorテンソルデータソースに直接接続します（つまり、プレースホルダを使用しない）。あなたがnumpyのデータを使用して実行したい場合、あなたは効果的にこのように、myNumpyDataでmyImportTensorをマスクすることができます

mLoss, = sess.run([loss], feed_dict={myImportTensor: myNumpyData}) 

[私はまだしかし、複数のテンソルデータソースでこれを行う方法を把握しようとしている。]

を

Answer 3

これは2016年のGitHubで議論されており、hereにチェックしてください。ここでconcretevitaminによるキーポイントは次のとおり

One key thing to note is that Tensor is simply a symbolic object. The values of your feed_dict are the actual values, e.g. a Numpy ndarry.

テンソル実際の値は、それの外側であるがシンボリックオブジェクトグラフに流れているように、我々は唯一のグラフとシンボリックオブジェクトに実際の値を渡すことができグラフの外に存在することはできません。