如何将值注入TensorFlow图的中间？

Question

请考虑以下代码：

x = tf.placeholder(tf.float32, (), name='x')
z = x + tf.constant(5.0)
y = tf.mul(z, tf.constant(0.5))

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y, feed_dict={x: 30}))

生成的图表为x -> z -> y。有时我想从x计算y，但有时我有z作为起点，并希望将此值注入到图表中。因此，z需要像部分占位符一样运行。我该如何做？

（对于任何有兴趣了解我为什么需要这个的人。我正在使用自动编码器网络，该网络观察图像x，生成中间压缩表示z，然后计算图像y的重构。当我为z注入不同的值时，我想看到网络重构的内容。）

- iramusa

Answer 1

以下是在默认情况下使用占位符的方式：

x = tf.placeholder(tf.float32, (), name='x')
# z is a placeholder with default value
z = tf.placeholder_with_default(x+tf.constant(5.0), (), name='z')
y = tf.mul(z, tf.constant(0.5))

with tf.Session() as sess:
    # and feed the z in
    print(sess.run(y, feed_dict={z: 5}))

我真是太傻了。

- iramusa

Answer 2

我不能在你的帖子中进行评论，@iramusa，所以我会给出一个答案。你不需要使用placeholder_with_default。你可以直接向任何节点输入值：

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32,(), name='x')
z = x + tf.constant(5.0)
y = z*tf.constant(0.5)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(y, feed_dict={x: 2}))  # get 3.5
    print(sess.run(y, feed_dict={z: 5}))  # get 2.5
    print(sess.run(y, feed_dict={y: 5}))  # get 5

- user4572034