在tensorflow中，如何在喂食前使用占位符的值？

Question

新来TensorFlow，现在我需要喂奶前占位符使用的值，是这样的：

tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3]) 
Mat_items = tf.Variable(tf.random_normal([10,10])) 
Mat_users = tf.Variable(tf.random_normal([10,10])) 
item_index = tensor[:, 0] 
user_index = tensor[:, 1] 
rating = tensor[:, 2] 
Val = Mat_items[item_index, :]-Mat_users[user_index, :] 

而张为N行的占位符3周的cols，第一栏和第二栏是指数Mat_items和Mat_users分别和Mat_itemsMat_users是需要被索引的变量。
运行它绝对会抛出一个错误，因为item_index，user_index都是张量而不是数字喂养前。 所以我想知道Tensorflow是否可以实现这种需求？ 任何建议将不胜感激:) :)

===================================== ==================================== 除了我的问题：
Val取决于某些列在Tensor就像第一列和第二列。所以，当我创建我的曲线，我的代码

Val = Mat_items[item_index, :]-Mat_users[user_index, :] 

item_index和USER_INDEX是tensor片，两者都是类型tensor too.It将抛出error.I不知道如何实现TensorFlow这种需求。

============================================== =========================== 找到了解决办法：以上

tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3]) 
Mat_items = tf.Variable(tf.random_normal([10,10])) 
Mat_users = tf.Variable(tf.random_normal([10,10])) 
for each in range(batch_number): 
    item_ind, user_ind = tensor[each, 2], tensor[each, 1] 
    rating = tensor[each, 1] 
    Val = Mat_item[item_ind, 0]*Mat_user[user_ind, 0]*rating 

代码似乎在构建图册成本工作即使使用litte数据集（批量大小约为1000，并且只有一个批次需要测试），也会花费太多时间，构建图形大约需要78秒，我不确定它是否正常？

Answer 1

你的问题似乎很模糊，但我想你的问题是如何将值放入占位符。如果您想从Val获得输出，则必须使用输入来补充tensor，因为它默认不包含任何值。 Val也取决于tensor以计算其输出。您的输入必须与tensor的尺寸相同。 （在这种情况下，让我们假设你的输入是随机噪声input_tensor = numpy.random.uniform(-1, 1, size =(None, 3))哪里都不是必须指定的值。

所以，你开始会话之后，执行 output = sess.run(Val, feed_dict = {tensor: input_tensor}) 和output将是你的结果