tf.placeholder vs tf.constant

我有一个基本问题！假设我要使用张量流来解决问题。我在该代码中编写了10个不同的函数，并且每个函数都返回numpy数组，每个函数使用占位符，并使用tf.Session（）作为sess :. 现在的问题是，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"

谢谢！

来源

2017-09-27 S Bhattacharya

这将只是一个单张量流图，但它将被断开。更好的编程习惯是建立一个可以计算全部十个函数的连接图，而不必十次调用sess.run。

来源

2017-09-27 16:58:52 Aaron

我试图避免“valueerror：graphdef不能大于2GB”的错误。因此，单个会话将加载整个数据集并且变得更多2GB。纠正我，如果我错了！ –

那么这就是为什么你应该使用占位符而不是常量。 – Aaron

，但如果在这种情况下，如果在单个会话中写入所有内容，那么在该会话中，我使用的所有数据都将被加载，并且图形将超过2GB。我写信吗？这就是为什么我把它分成功能和会话。我真的很困惑。我的问题解决了，但我想了解内心的照片！ –

tf.placeholder vs tf.constant

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