tf.placeholder()函数 　　Tensorflow中的palceholder，中文翻译为占位符，什么意思呢？ 　　在Tensoflow2.0以前，还是静态图的设计思想，整个设计理念是计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python ...

tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程，可以理解为形参，在执行的时候再赋具体的值。 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None ...

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维 ...

函数形式：tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None)参数：dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None ...

函数形式： 参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定） name：名称 ...

二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量 ...

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些 ...

创建方法 ...