Question

假设我想使用KMeans方法找到质心。

对于第一次迭代，我想使用initFirstCentroids从数据集X中获取一些样本数据。

在第二次迭代之前，用户可以看到第一次迭代结果并输入第二次迭代的初始质心。

在静态图中，输入定义为tf.placholder（tf.float32，shape =（None，D））。由于点数未知，我无法将其作为tf.Variable

当我需要调用sess.run（）来计算时，它总是要求我提供feed_dict，但实际上我的数据集没有改变。我可以只输入一次（比如使用tf.Variable）

# k=3, centroids is a tf.Variable 
dataset=np.array([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.],[7.,8.],[2.5,5.2],[6.6,4.4]])
With tf.Session() as sess:
    # the feed_dict is the same for the entire session. can I just input once?
    sess.run(init)
    sess.run(initFirstCentroids, feed_dict={X:dataset})
    for i in range(10):
        centroids_value=sess.run(iter_centroids,feed_dict={X:dataset})
        print(centroids_value)
        userInput=input()  # say I can input [ [2.,5.],[3.,3.],[6.5,6.] ]
        userArray=np.array(userInput,np.float)
        assign_userInput=tf.assign(centroids,userArray)
        sess.run(assign_userInput,feed_dict={X:dataset})

python tensorflow：如何避免给每个sess.run（）提供feed_dict？

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