tf.placeholder vs tf.constant

Question

我有一个基本问题！ 假设我将使用tensorflow解决问题。 我在该代码中编写了10个不同的函数，每个函数返回numpy数组，这意味着每个函数都使用占位符，并使用tf.Session（）作为sess：。 现在的问题是，

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

  

**注意：在我使用tf.constant代替tf.placeholder之前，由于数据很大，张量流显示以下错误：   ＆＃34; valueerror：graphdef不能大于2gb＆＃34;

谢谢！

Answer 1

它只是一个张量流图，但会断开连接。一个更好的编程实践是拥有一个可以计算所有十个函数的连通图，而无需调用sess.run十次。