用TensorFlow构建神经网络模型的占位符节点

在 TensorFlow 中，占位符（Placeholders）是一种特殊的变量，它们并不会立即赋值，而是作为输入预留空间，用于在网络运行时动态地提供数据。它们在训练和推断阶段都非常有用，特别是在处理批量数据或者用户提供的输入时。

要构建一个神经网络模型的占位符节点，首先你需要导入 `tf.placeholder` 函数：

import tensorflow as tf

# 定义输入占位符，如图像数据
image_input = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, image_height, image_width, num_channels])

# 定义标签占位符，如分类任务中的one-hot编码
label_input = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes])

在这里，`tf.float32` 指定了数据类型为浮点数，`shape` 参数指定了占位符可以接收的数据形状，`None` 表示这部分可以是任意长度的批次数据。`image_height`, `image_width`, 和 `num_channels` 分别是图像的高度、宽度和通道数，`num_classes` 则表示类别数量。

在实际操作过程中，每次运行会话（`session.run()`）时，都需要提供这两个占位符的实际数据。