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比如，这个类似 func 的：
a = tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) adder_node = a + b print(sess.run(adder_node, {a: 3, b:4.5})) print(sess.run(adder_node, {a: [1,3], b: [2, 4]})) 以及
add_and_triple = adder_node * 3. print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b:4.5})) 抽象一下直接搞成经典的程序不好么 -.- （我是菜鸟不懂其中奥妙请不要拍脸……）
def adder_note(A, B): return A+B 看上去不会简洁很多么
9 replies 2017-02-23 00:49:53 +08:00
 | 1 snnn Feb 22, 2017 via Android  1 后面这种没法做优化。 |
 | 3 xidianpanpei Feb 22, 2017 2 建议看看这篇文件就明白了 http://mp.weixin.qq.com/s/wC2EKp14lShUf5tAIBg5ow |
 | 4 glasslion Feb 22, 2017 1 我觉得纯粹是口味问题， tf 目前的写法比较和原来那帮搞符号式编程的口味， 帖主的比较符合大多数程序员的口味 就像让一帮原来写函数式编程的人转到 Python 上， 他们写出来的感觉最好的代码， 肯定不和传统 Python 程序员的口味 可以看看下面这个项目： https://github.com/dmlc/minpy http://www.jiqizhixin.com/article/2159 |
 | 5 PythonAnswer Feb 22, 2017 via Android 两种口味都能接受啊。。酱油和醋一起上 |
 | 6 cxbig Feb 22, 2017 参差多态，这个世界才会美好 所有的东西一模一样，会变得单调无趣 不能接受新事物，思维会僵化 |
 | 7 dtysky Feb 22, 2017 via Android 1 lz 看看 hdl 估计就理解了，这和 rtl 那一套极其相似，描述数据流向 忽然感觉 fpga 没白学 233 |
 | 8 jerryshao1984 Feb 22, 2017 1 感觉 lazy evaluate 可以更好地优化。当前的数据处理偏向于这种编程方式，便于后期的优化，比如执行绪优化，字节码生成， JIT 之类的。 |
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