在Tensorflow中，您是否需要提供與所需內容無關的值？

Question

我是否正確，在Tensorflow中，當我run任何內容時，我的feed_dict需要為所有占位符提供值，即使那些值與我正在運行的內容無關？

特別是我正在考慮進行預測，在這種情況下，我的targets占位符是不相關的。

Answer 1

好吧，這取決於計算圖的外觀以及如何運行由張量（此處為placeholders ）饋送的操作。 如果您將在會話中執行的計算圖的任何部分都不依賴於占位符，則不需要為其輸入值。 這是一個小例子：

In [90]: a = tf.constant([5, 5, 5], tf.float32, name='A')
    ...: b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3], name='B')
    ...: c = tf.constant([3, 3, 3], tf.float32, name='C')
    ...: d = tf.add(a, c, name="Add")
    ...: 
    ...: with tf.Session() as sess:
    ...:       print(sess.run(d))
    ...:

# result       
[8. 8. 8.]

---

另一方面，如果執行計算圖的一部分，該部分依賴於占位符，則必須將其饋入一個值，否則它將引發InvalidArgumentError 。 這是一個演示此示例：

In [89]: a = tf.constant([5, 5, 5], tf.float32, name='A')
    ...: b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3], name='B')
    ...: c = tf.add(a, b, name="Add")
    ...: 
    ...: with tf.Session() as sess:
    ...:       print(sess.run(c))
    ...:       

執行上面的代碼，引發以下InvalidArgumentError

InvalidArgumentError：您必須使用dtype float和shape [3]輸入占位符張量“ B”的值

[[節點：B = Placeholderdtype = DT_FLOAT，形狀= [3]，_ device =“ / job：localhost /副本：0 /任務：0 /設備：CPU：0”]]

---

因此，要使其正常工作，您必須使用feed_dict來feed_dict占位符，如下所示：

In [91]: a = tf.constant([5, 5, 5], tf.float32, name='A')
    ...: b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3], name='B')
    ...: c = tf.add(a, b, name="Add")
    ...: 
    ...: with tf.Session() as sess:
    ...:       print(sess.run(c, feed_dict={b: [3, 3, 3]}))
    ...:       
    ...:       
[8. 8. 8.]