一、feed_dict 說明 參數 feed_dict:允許調用者覆蓋圖中張量的值，運行時賦值。使用占位符的方式，占位 符是一個可以在之后賦給它數據的變量。它是用來接收外部輸入的。占位符可以是一維或者 多維，用來存儲 n 維數組。feed_dict 必須與 tf.placeholder 搭配使用 ...

。 2 。feed_dict feed_dict就是用來賦值的，格式為字典型。比如，對上一章節中的a進行 ...

sess.run()由fetches和feed_dict組成 sess.run(fetches，feed_dict) sess.run是讓fetches節點動起來，告訴tensorflow，想要此節點的輸出。 fetches 可以是list或者tensor向量 ...

原因：多線程情況下，model執行預測時的session、graph環境和加載時的不一致。 解決辦法： 加載模型前，先執行 加載模型后獲取session、graph，並保存： ...

錯誤描述： TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a float into a Tensor. 改錯： 查看是否重用了y，x和keep_prob。。。有重用的地方，改另外的變量 ...

假如說，你再處理文本的時候，寫tfrecord的時候用的變長的類型， example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ ...

Fetch的意思就是在一個會話（session）中可以同時運行多個op。 Feed的字面意思是喂養，流入。在tensorflow里面就是說先聲明一個或者幾個tensor，先用占位符給他們留幾個位置，等到后面run的時候，再以其他形式比如字典的形式把值傳 ...

整體介紹 使用 TensorFlow, 你必須明白 TensorFlow: 使用圖 (graph) 來表示計算任務. 在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖. 使用 tensor 表示數據. 通過 變量 (Variable) 維護狀態 ...