x_input = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,M])

这行代码定义了一个 Tensorflow 的占位符（placeholder），它可以接收一个形状为 [None, M] 的浮点型张量作为输入。这里的 None 表示这个维度可以接受任意长度的输入。在实际使用时，我们可以通过调用 Tensorflow 的 Session.run() 方法，并将 x_input 占位符作为参数传递进去，从而为模型提供输入数据。

相关问题

input_image = tf.placeholder("float", [None, 80, 100, 4]) # 游戏像素 action = tf.placeholder("float", [None, output]) # 操作用TensorFlow2代码改写

在TensorFlow 2中，可以使用`tf.keras.Input`创建输入占位符，例如：

import tensorflow as tf

# 创建输入占位符
input_image = tf.keras.Input(shape=(80, 100, 4), dtype=tf.float32)
action = tf.keras.Input(shape=(output,), dtype=tf.float32)

这里使用`tf.keras.Input`函数来创建输入占位符，其中`shape`参数指定输入的形状，`dtype`参数指定输入的数据类型。注意，这里的输入占位符不再是`tf.placeholder`类型，而是`tf.Tensor`类型。

在使用这些占位符进行计算时，可以直接将它们传递给`tf.keras.Model`的`__call__`方法，例如：

import tensorflow as tf

# 创建输入占位符
input_image = tf.keras.Input(shape=(80, 100, 4), dtype=tf.float32)
action = tf.keras.Input(shape=(output,), dtype=tf.float32)

# 构建模型
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3)(input_image)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(x)
output = tf.keras.layers.Dense(units=output, activation='softmax')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=[input_image, action], outputs=output)

# 使用输入占位符进行计算
input_image_data = tf.ones((32, 80, 100, 4))
action_data = tf.ones((32, output))
output_data = model([input_image_data, action_data])

这里使用`Model`类构建一个简单的神经网络模型，并将输入和输出占位符作为构造函数的参数传递给模型。然后，可以使用`model`对象调用模型进行计算，传递输入数据即可。

xs= tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,input_size]) #64列不知道几行 ys = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,num_class])怎么改成tf.function

可以将这段程序改写成 TensorFlow 2.0 中的 tf.function 形式，具体代码如下：

import tensorflow as tf

@tf.function
def train_step(xs, ys):
    # 在函数中进行计算
    # ...

# 定义输入和输出的占位符
input_size = 64
num_class = 10
xs = tf.TensorSpec(shape=[None, input_size], dtype=tf.float32)
ys = tf.TensorSpec(shape=[None, num_class], dtype=tf.float32)

# 执行函数
train_step(xs, ys)

这样，原来的程序段就被封装在一个名为 train_step 的函数中，并使用 @tf.function 装饰器将其转化为 TensorFlow Graph，以获得更好的性能。