python dict传参

在Python中，字典（dict）是可变对象。这意味着，当你将一个字典作为参数传递给一个函数时，函数可以修改这个字典，并且这些修改将在函数外部可见。

例如，在引用中的代码示例中，函数trans接受一个字典作为参数。在函数内部，可以修改这个字典，而这些修改也会反映在函数外部。

同样，在引用和引用中的代码示例中，类Config的构造函数接受一个字典作为参数。这个字典被保存在类的实例变量self.dataset中，并且可以在类的其他方法中使用和修改这个字典。

总结起来，Python的字典是可变对象，所以可以在函数或类的方法中传递和修改字典。

相关问题

python tf.Session().run 传参 feed_dict

在 TensorFlow 中，我们可以使用 `tf.Session().run()` 方法来执行计算图中的操作。当我们需要传递一些数据给计算图中的 placeholder 时，我们可以使用 `feed_dict` 参数来完成。

`feed_dict` 是一个字典，它将 placeholder（或者其他张量）映射到对应的值。例如，假设我们有如下的计算图：

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 3])
y = tf.reduce_sum(x, axis=1)

sess = tf.Session()

result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]})
print(result)  # 输出 [6., 15.]

在这个计算图中，我们定义了一个形状为 `(None, 3)` 的 placeholder `x`，表示可以接受任意数量、每个包含三个元素的向量。然后我们定义了一个张量 `y`，它通过对 `x` 沿着第二个维度进行求和得到。

在执行计算图时，我们将 `x` 映射到值 `[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]`，这样计算出来的结果就是 `[6., 15.]`。注意，`feed_dict` 中的 key 必须是张量，而不是张量的名称或字符串。

python tf.Session().run 传参 feed_dict images_placeholder 怎么传参

在使用 `tf.Session().run()` 运行 Tensorflow 图时，可以通过 `feed_dict` 参数来传入占位符（Placeholder）的值。假设你有一个名为 `images_placeholder` 的占位符，它的形状为 `(None, 28, 28, 1)`，表示输入的图片是一个大小为 28x28、通道数为 1（灰度图像）的批次，其中 `None` 表示批次大小可以是任意值。那么你可以通过如下方式传入值：

import tensorflow as tf

# 定义占位符
images_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 28, 28, 1))

# 假设有一个名为 model_fn 的函数，用于创建模型
logits = model_fn(images_placeholder)

# 假设有一个名为 sess 的会话，用于运行模型
with tf.Session() as sess:
    # 假设有一个名为 images 的输入数据，它的形状为 (batch_size, 28, 28, 1)
    batch_size = 64
    images = np.random.randn(batch_size, 28, 28, 1)

    # 运行模型，通过 feed_dict 参数传入占位符的值
    logits_value = sess.run(logits, feed_dict={images_placeholder: images})

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `images_placeholder` 占位符，然后通过 `model_fn` 函数创建了模型，得到了输出 `logits`。接着，我们创建了一个名为 `sess` 的会话，通过 `np.random.randn` 生成了一批随机的输入图像，将其传入 `sess.run` 函数中的 `feed_dict` 参数，运行模型得到了输出 `logits_value`。需要注意的是，`feed_dict` 参数的类型是一个 Python 字典，键为占位符，值为对应的输入数据。