Pythonでplceholderのfeed_dictを定義する

Question

私はPythonで良くありません。 Pythonを使用してTensforflowのプレースホルダにfeed_dictを定義する方法を知りたいと思います。私は私の質問を見て、最も近いのはC++であったhere。 feed_dictせずにそれを見

(<tf.Tensor 'Mul:0' shape=<unknown> dtype=float32>,) 

：

と仮定私は、次のテンソルを持って

print sess.run('Mul:0') 

は、このエラーをもたらします：

InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'Mul' with dtype float 
    [[Node: Mul = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]()]] 

は、任意の助けに感謝します。

Answer 1

通常、プレースホルダを使用して操作に値を供給します。 train_opと呼ばれるトレーニング操作と、入力データ用に定義されたプレースホルダ：dataとターゲットラベル：targetを持つネットワークがあるとします。トレーニングループを実行すると、各反復でいくつかのトレーニングデータと関連ラベルが収集され、feed_dictを使用してそれらのトレーニングをトレーニングにフィードします。

for _ in range(num_iterations): 
    # Gather a batch of training data and targets somehow... 
    d = dataset.get_next_batch() 
    t = dataset.get_next_target_batch() 

    # Run the training operation 
    sess.run(train_op, feed_dict={data: d, target: t}) 

は、だから私はあなたが実証されているユースケースは、理にかなっていることを確認していないが、あなたは feed_dictを使用する方法上記の一般的である：それはこのようになります。