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

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): https://www.youtube.com/watch?v=LBaHhyQJ9tU Próxima aula (aula 8): https://www.youtube.com/watch?v=OjJRc7mnxAU Curso completo organizado em nosso site oficial Didática Tech: https://didatica.tech/curso-de-tensorflow-para-iniciantes/ Confira também a playlist completa no Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=JHsnHgb9hDo&list=PLyqOvdQmGdTR_X-BxOJCPIibdjQ_hXycV #tensorflow #placeholders