tensorflow2.0中的placeholder

在TensorFlow 2.0中，placeholder已经被废弃了。相反，我们可以使用tf.keras.Input()函数来创建一个输入张量，它可以作为模型的输入。例如，我们可以使用以下代码创建一个具有两个输入的模型：

import tensorflow as tf

input1 = tf.keras.Input(shape=(10,))
input2 = tf.keras.Input(shape=(20,))
concat = tf.keras.layers.concatenate([input1, input2])
output = tf.keras.layers.Dense(1)(concat)

model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

在这个例子中，我们使用tf.keras.Input()函数创建了两个输入张量input1和input2，它们的形状分别为(10,)和(20,)。然后，我们使用tf.keras.layers.concatenate()函数将这两个输入张量连接起来，得到一个形状为(30,)的张量。最后，我们使用tf.keras.layers.Dense()函数创建一个全连接层，并将其应用于连接后的张量，得到一个形状为(1,)的输出张量。最后，我们使用tf.keras.Model()函数将输入张量和输出张量组合成一个模型。