tf.placeholder vs tf.constant

我有一個基本問題！假設我要使用張量流來解決問題。我在該代碼中編寫了10個不同的函數，並且每個函數都返回numpy數組，每個函數使用佔位符，並使用tf.Session（）作爲sess :. 現在的問題是，tf.placeholder vs tf.constant

1) how many graphs will be generated. 
2) is it a good programming practice?

**Note: before i was using tf.constant in place of tf.placeholder, since the data is huge the tensorflow was showing the following error: "valueerror: graphdef cannot be larger than 2gb"

謝謝！

來源

2017-09-27 S Bhattacharya

這將只是一個單張量流圖，但它將被斷開。更好的編程習慣是建立一個可以計算全部十個函數的連接圖，而不必十次調用sess.run。

來源

2017-09-27 16:58:52 Aaron

我試圖避免「valueerror：graphdef不能大於2GB」的錯誤。因此，單個會話將加載整個數據集並且變得更多2GB。糾正我，如果我錯了！ –

那麼這就是爲什麼你應該使用佔位符而不是常量。 – Aaron

，但如果在這種情況下，如果在單個會話中寫入所有內容，那麼在該會話中，我使用的所有數據都將被加載，並且圖形將超過2GB。我寫信嗎？這就是爲什麼我把它分成功能和會話。我真的很困惑。我的問題解決了，但我想了解內心的照片！ –

tf.placeholder vs tf.constant

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