placeholder, 译为占位符，官方说法:”TensorFlow provides a placeholder operation that must be fed with data on execution.” 即必须在执行时feed值。

placeholder 实例通常用来为算法的实际输入值作占位符。例如，在MNIST例子中，定义输入和输出：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) #表示成员类型float32， [None, 784]是tensor的shape， None表示第一维是任意数量，784表示第二维是784维 y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

2. variable —变量 

当训练模型时，用variable来存储和更新参数。用于表示算法迭代过程中的中间参数。

variable实例化时必须有初始值。MNist中，定义w和b:

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

总结

以上是生活随笔为你收集整理的placeholder 与variable的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。