tensorflow學習之（四）使用placeholder 傳入值

#placeholder 傳入值
import tensorflow as tf

"""
tf.Variable：主要在於一些可訓練變量（trainable variables），比如模型的權重（weights，W）或者偏執值（bias）:
    聲明時，必須提供初始值；
    名稱的真實含義，在於變量，也即在真實訓練時，其值是會改變的，自然事先需要指定初始值； 
tf.placeholder：用於得到傳遞進來的真實的訓練樣本：
    不必指定初始值，可在運行時，通過 Session.run 的函數的 feed_dict 參數指定；
    這也是其命名的原因所在，僅僅作為一種占位符；
"""
input1 = tf.placeholder(tf.float32)#默認是float32的形式
input2 = tf.placeholder(tf.float32)

output = tf.multiply(input1,input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.0],input2:[2.0]}))#以字典的形式傳值給output