H y'all,
Tengo un problema al usar tf.placeholder ya que ha sido eliminado en la nueva versión de TensorFlow.
Cualquier solución ¿qué debo hacer ahora para utilizar esta funcionalidad?
Muchas gracias, una respuesta a un novato es muy apreciada :(
Usted acaba de aplicar los datos directamente como entrada a la capa. Por ejemplo:
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_train = np.random.normal(size=(3, 2))
astensor = tf.convert_to_tensor(x_train)
logits = tf.keras.layers.Dense(2)(astensor)
print(logits.numpy())
# [[ 0.21247671 1.97068912]
# [-0.17184766 -1.61471399]
# [-0.03291694 -0.71419362]]
El TF1.x equivalente del código anterior sería:
import tensorflow as tf
import numpy as np
input_ = np.random.normal(size=(3, 2))
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2))
logits = tf.keras.layers.Dense(2)(x)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(logits, feed_dict={x:input_}))
# [[-0.17604277 1.8991518 ]
# [-1.5802367 -0.7124136 ]
# [-0.5170298 3.2034855 ]]