Think of Variable in tensorflow as a normal variables which we use in programming languages. We initialize variables, we can modify it later as well. Whereas placeholder doesn’t require initial value. Placeholder simply allocates block of memory for future use. Later, we can use feed_dict to feed the data into placeholder. By default, placeholder has an unconstrained shape, which allows you to feed tensors of different shapes in a session. You can make constrained shape by passing optional argument -shape, as I have done below.

x = tf.placeholder(tf.float32,(3,4))
y =  x + 2

sess = tf.Session()
print(sess.run(y)) # will cause an error

s = np.random.rand(3,4)
print(sess.run(y, feed_dict={x:s}))

在执行机器学习任务时，大多数时候我们不知道行数，但(让我们假设)我们知道特征或列的数量。在这种情况下，我们可以使用None。

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,4))

现在，在运行时，我们可以输入任意4列任意行数的矩阵。

此外，占位符用于输入数据(它们是一种我们用来为模型提供信息的变量)，其中变量是我们随时间训练的权重等参数。

在TensorFlow中，变量只是另一个张量(比如tf。常量或tf.placeholder)。碰巧变量可以通过计算来修改。特遣部队。占位符用于将在运行时提供给计算的外部输入(例如训练数据)。特遣部队。变量用于作为计算的一部分并将被计算修改的输入(例如神经网络的权重)。

想象一个计算图。在这样的图中，我们需要一个输入节点来将数据传递到图中，这些节点应该在tensorflow中定义为占位符。

不要把Python想象成一个通用的程序。你可以写一个Python程序，做所有那些在其他答案中通过变量解释的事情，但对于张量流中的计算图，为了将数据输入到图中，你需要将这些点定义为占位符。

Think of Variable in tensorflow as a normal variables which we use in programming languages. We initialize variables, we can modify it later as well. Whereas placeholder doesn’t require initial value. Placeholder simply allocates block of memory for future use. Later, we can use feed_dict to feed the data into placeholder. By default, placeholder has an unconstrained shape, which allows you to feed tensors of different shapes in a session. You can make constrained shape by passing optional argument -shape, as I have done below.

x = tf.placeholder(tf.float32,(3,4))
y =  x + 2

sess = tf.Session()
print(sess.run(y)) # will cause an error

s = np.random.rand(3,4)
print(sess.run(y, feed_dict={x:s}))

在执行机器学习任务时，大多数时候我们不知道行数，但(让我们假设)我们知道特征或列的数量。在这种情况下，我们可以使用None。

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,4))

现在，在运行时，我们可以输入任意4列任意行数的矩阵。

此外，占位符用于输入数据(它们是一种我们用来为模型提供信息的变量)，其中变量是我们随时间训练的权重等参数。

Tensorflow 2.0兼容答案:占位符的概念，tf。占位符在Tensorflow 2中不可用。x(>= 2.0)，因为默认执行模式为“主动执行”。

但是，我们可以在图形模式下使用它们(禁用急切执行)。

版本2中TF占位符的等效命令。X是tf. compatat .v1.placeholder。

版本2中TF变量的等效命令。X等于tf。变量和如果您想从1迁移代码。X到2。X，等效命令为

tf.compat.v2.Variable。

有关Tensorflow 2.0版本的更多信息，请参阅此Tensorflow页面。

有关从版本1迁移的更多信息，请参阅迁移指南。X到2。X。

变量

TensorFlow变量是表示程序操纵的共享持久状态的最佳方式。变量是通过tf操作的。变量类。内部是一个tf。变量存储一个持久张量。特定的操作允许你读取和修改这个张量的值。这些修改在多个tf中可见。会话，因此多个工作人员可以看到tf.Variable的相同值。变量在使用前必须初始化。

例子:

x = tf.Variable(3, name="x")
y = tf.Variable(4, name="y")
f = x*x*y + y + 2

这将创建一个计算图。变量(x和y)可以被初始化，函数(f)在一个tensorflow会话中被计算，如下所示:

with tf.Session() as sess:
     x.initializer.run()
     y.initializer.run()
     result = f.eval()
print(result)
42

占位符

占位符是一个节点(与变量相同)，其值可以在将来初始化。这些节点基本上在运行时输出分配给它们的值。占位符节点可以使用tf.placeholder()类来分配，你可以为它提供参数，比如变量的类型和/或它的形状。占位符广泛用于表示机器学习模型中的训练数据集，因为训练数据集不断变化。

例子:

A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3))
B = A + 5

注意:维度的“None”表示“任何大小”。

with tf.Session as sess:
    B_val_1 = B.eval(feed_dict={A: [[1, 2, 3]]})
    B_val_2 = B.eval(feed_dict={A: [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]})

print(B_val_1)
[[6. 7. 8.]]
print(B_val_2)
[[9. 10. 11.]
 [12. 13. 14.]]

引用:

https://www.tensorflow.org/guide/variables https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/placeholder O'Reilly:使用Scikit-Learn和Tensorflow进行动手机器学习