如何使用 tf.Variable() 或者 tf.constant() 来代替 tf.placeholder()。

在 TensorFlow 2.0 中，`tf.placeholder()` 已经被移除，可以使用 `tf.Variable()` 或 `tf.constant()` 来代替它。

如果你需要定义一个可训练的变量，可以使用 `tf.Variable()` 来创建一个变量，并且通过赋值来改变它的值。

import tensorflow as tf

# 创建一个可训练的变量，初始值为 0
x = tf.Variable(0, dtype=tf.int32)

# 将变量加 1
x.assign_add(1)

# 输出变量的值
print(x.numpy())

如果你需要定义一个不可训练的常量，可以使用 `tf.constant()` 来创建一个常量，并且不能改变它的值。

import tensorflow as tf

# 创建一个不可训练的常量
x = tf.constant(1, dtype=tf.int32)

# 尝试将常量加 1，会报错
try:
    x.assign_add(1)
except Exception as e:
    print(e)
    
# 输出常量的值
print(x.numpy())