tf.placeholder

`tf.placeholder` 是 TensorFlow 中的一个占位符节点，用于在图中定义输入数据的格式和类型，但实际的数值在执行计算时才被填充。它通常用于在训练模型时，定义模型的输入和输出数据。在模型训练过程中，使用 `feed_dict` 参数将实际的数值填充到 `tf.placeholder` 节点中。例如：

import tensorflow as tf

# 定义一个占位符节点，表示输入的数据类型为 float32，形状为 [None, 784]
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

# 定义一个变量节点，表示模型的权重参数
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))

# 定义一个操作节点，表示模型的输出结果
y = tf.matmul(x, W)

# 在模型训练时，使用 feed_dict 参数将实际的数据填充到 x 节点中
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, 2, 3, ..., 784], [1, 2, 3, ..., 784], ...]})
    print(result)

这里我们定义了一个形状为 [None, 784] 的占位符节点 `x`，表示输入的数据可能有多个样本，每个样本的特征维度为 784。在模型训练时，使用 `feed_dict` 参数将实际的数据填充到 `x` 节点中，执行计算并输出模型的结果。