tensorflow入门笔记3：placeholder机制和Variable变量

1.placeholder 机制

• placeholder 机制的作用

网络的输入数据是一个矩阵，我们把多个这样的矩阵数据打包成一个很大的数据集，如果将这个数据集当作变量或常量一下子输入到网络中，那么就需要定义很多的网络输入常量，于是计算图上将会涌现大量的输入节点。这是不利的，这些节点的利用率很低。
placehoder 机制被设计用来解决这个问题。编程时只需要将数据通过 placeholder 传入 TensorFlow 计算图即可。

• 使用 tf.placeholder()

import tensorflow as tf
a = tf.placeholder(tf.float32,shape=(2),name="input") 
b = tf.placeholder(tf.float32,shape=(2),name="input")
result = a+b

with tf.Session() as sess :
  sess.run(result,feed_dict={a:[1.0,2.0],b:[3.0,4.0]})
  print(result)
  ＃输出[4.,6.]

在 placeholder 定义时，这个位置上的数据类型dtype是需要指定且不可以改变的。 placeholder 中数据的维度信息shape可以根据提供的数据推导得出，所以不一定要给出；或者对于不确定的维度，填入None即可。
这里输入a和b定义为常量，这里将它们定义为一个tf.placeholder()，在运行会话时需要通过sess.run()函数的feed_dict来提供a和b的取值。feed_dict是一个字典dict，在字典中需要给出每个用到的placeholder的取值。

2.Varibale变量

• tf.Variable()创建变量

tf.Variable(initial_value,
             trainable=True, 
             collections=None, 
             validate_shape=True, 
             name=None)

参数名称	参数类型	含义
initial_value	所有可以转换为Tensor的类型	变量的初始值,一般是随机生成函数的值
trainable	bool	是否加入到GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES被迭代优化
collections	list	指定该图变量的类型、默认为GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES
validate_shape	bool	是否进行类型和维度检查
name	string	变量的名称，如果没有指定则系统会自动分配一个唯一的值

• 在sess对变量运算前初始化所有变量

init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)

• 管理变量的变量空间

with tf.variable_scope("one") :
a = tf.get_variable ("a",shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1.0))

• 以上代码在名为one的变量空间内创建名字为a的变量;
• 因为tf.variable_scope("one")的参数默认reuse=False,所以在one这个变量空间内不能在创建名字为a的变量；
• 若reuse=True则get_variable()函数会直接获取name属性相同的己经创建的变量,获取的变量没创建过则会报错（区别于指定initializer时为创建新变量）