Мы только что выпустили arg.js , проект, предназначенный для решения этой проблемы раз и навсегда. Это традиционно было так сложно, но теперь вы можете сделать:
var name = Arg.get("name");
или получить всю партию:
var params = Arg.all();
, и если вам нужна разница между ?query=true
и #hash=true
, вы можете использовать методы Arg.query()
и Arg.hash()
.
Заполнитель «z» ничего не имеет в нем, и ему ничего не назначено. Поэтому, когда вы запускаете сеанс, ничего не нужно делать, потому что «z» ничем не зависит от модели. Я думаю, что вы хотите,
output =sess.run(y,feed_dict={x: y_pred})
Поскольку «y» - это выходной тензор.
Сказав это, я думаю, вы, возможно, захотите прочитать немного больше на графике потока используемый тензорным потоком, чтобы понять, как происходят вычисления. В настоящее время это не похоже на то, что вы полностью поняли переменные-заполнители.
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float [[Node: Placeholder = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=<unknown>, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
– Al_Kapo 13 July 2018 в 18:46