tensorflow形参

TensorFlow是一个强大的开源机器学习库，它允许用户构建和训练复杂的深度学习模型。在TensorFlow中，函数或方法通常接受形参（Parameters），这些形参可以是必需的（位置参数）、关键字参数（keyword arguments）或者是默认值参数。

1. **位置参数**：这些参数按照它们在函数定义中的顺序传递，对于函数内部来说，没有特定名称，只需要提供相应数值即可。

2. **关键字参数**：通过名字来指定的参数，提供了更大的灵活性。用户可以根据需要指定参数名并传入对应的值，这在处理自定义配置或不确定哪些参数会被使用的场景很有帮助。

3. **默认参数**：函数可以设置一些参数有默认值，如果调用时不提供该参数，将使用默认值。例如，`tf.keras.layers.Dense(units=64)` 中的 `units` 参数，默认值为 64。

4. **可变长度参数**：如列表或张量，TensorFlow允许使用 `*args` 和 `**kwargs` 来处理任意数量的位置参数和关键字参数，这有助于处理不定长的输入。

5. **TensorFlow占位符（Placeholders）**：这是一种特殊的形参，用于在运行图之前声明数据形状，可以在每次迭代时提供实际的值。