Entenda o que são placeholders no TensorFlow (Curso de TensorFlow - Aula 7)

Published: 30 October 2019
on channel: Didática Tech
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Um placeholder pode parecer um pouco estranho, por isso iremos entender com calma nessa aula o que são placeholders, como usar placeholders no TensorFlow e para que eles servem na prática.

Primeiro código utilizado na aula:
import tensorflow as tf
import numpy as np

dados_x = np.random.randn(4,8) # cria matriz de 4 linhas e 8 colunas com números aleatórios
dados_w = np.random.randn(8,2) # cria matriz de 8 linhas e 2 colunas com números aleatórios

b = tf.random_normal((4,2),0,1) # cria matriz (tensor) de 4 linhas e 2 colunas com números aleatórios

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(4, 8))
w = tf.placeholder(tf.float32, shape=(8, 2))
operacao = tf.matmul(x, w) + b

maximo = tf.reduce_max(operacao) # encontra o maior valor da matriz operacao

with tf.Session() as sess:
saida1 = sess.run(operacao, feed_dict={x: dados_x, w: dados_w})
saida2 = sess.run(maximo, feed_dict={x: dados_x, w: dados_w})
print(saida2)

Segundo código utilizado na aula:

import numpy as np

x1 = np.random.randn(4,8)
w1 = np.random.randn(8,2)

x2 = np.random.randn(4,8)
w2 = np.random.randn(8,2)

x3 = np.random.randn(10,3)
w3 = np.random.randn(3,1)

x4 = np.random.randn(4,8)
w4 = np.random.randn(8,2)

x5 = np.random.randn(4,8)
w5 = np.random.randn(8,2)

lista_x = [x1, x2, x3, x4, x5]
lista_w = [w1, w2, w3, w4, w5]
lista_saida = []

b = tf.random_normal((4,2),0,1) # cria matriz (tensor) de 4 linhas e 2 colunas com números aleatórios

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, None))
w = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, None))
operacao = tf.matmul(x, w)

maximo = tf.reduce_max(operacao) # encontra o maior valor da matriz operacao

with tf.Session() as sess:
for i in range(5):
saida = sess.run(maximo, feed_dict={x: lista_x[i], w: lista_w[i]})
lista_saida.append(saida)
print(lista_saida)

Essa é a aula 7 do nosso curso Introdução ao TensorFlow. Aula anterior (aula 6):    • Variáveis no TensorFlow (Curso de Ten...  

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