input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None]) output_targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None])

在 TensorFlow 2.x 中，你可以使用 `tf.keras.Input` 函数来替换 `tf.placeholder`，并且使用 `tf.data.Dataset` 来替换 feed_dict。下面是一个可能的修改方法：

import tensorflow as tf

batch_size = 32
seq_length = 100

input_data = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_length,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)
output_targets = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_length,), batch_size=batch_size, dtype=tf.int32)

# 然后，你可以使用 tf.data.Dataset 来加载和处理数据，例如：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((input_data, output_targets))
dataset = dataset.batch(batch_size)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)

在上面的代码中，我们使用 `tf.keras.layers.Input` 函数来定义输入张量的形状、批次大小和数据类型。然后，我们使用 `tf.data.Dataset` 来从张量中创建数据集，并进行批次化和混洗等操作。

注意，如果你需要在模型中使用 `tf.placeholder`，例如在自定义损失函数中，你可以使用 `tf.compat.v1.placeholder`，但这不是推荐的做法，因为它可能会影响 TensorFlow 2.x 的性能和可移植性。