TensorFlowの入力データにplaceholder以外を使うことは可能か？

Question

TensorFlowの入力データに一般的にplaceholderを使いますが、constantやVariableは使えませんか？
もしplaceholder以外も使える場合、placeholderを使うメリットとデメリットを教えていただきたいです。

Answer 1

計算グラフへの入力は tf.placeholder を使う必要があります。

import numpy as np
import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, (10,))
y = x ** 2

data = np.arange(10)

with tf.Session() as sess:
    ret = sess.run(y, feed_dict={x: data})
    print(ret)  # [ 0.  1.  4.  9. 16. 25. 36. 49. 64. 81.]

constantやVariableは使えませんか？

計算グラフを実行する際の入力は tf.placeholder を使う以外の選択肢はありませんが、numpy 配列から定数を作成したい場合は、以下のように tf.constant のコンストラクタに numpy 配列を渡すことができます。

import numpy as np
import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.int64, (10,))
c = tf.constant(np.arange(10))  # numpy 配列から定数を作成する。
y = x + c

data = np.arange(10)

with tf.Session() as sess:
    ret = sess.run(y, feed_dict={x: data})
    print(ret)  # [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]

同様に tf.variable の初期値に numpy 配列を設定できます。

import numpy as np
import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.int64, (10,))
h = tf.Variable(np.arange(10))
y = x + h

data = np.arange(10)

with tf.Session() as sess:
    # 初期化必須!
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    ret = sess.run(y, feed_dict={x: data})
    print(ret)  # [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]

Comments

[opeco17]

ご回答有り難うございます。
勉強になりました。