构建一个可以作为纯TensorFlow操作的输入神经网络模型的占位符节点

在TensorFlow中，构建一个可以作为纯操作的输入的神经网络模型通常涉及到创建`tf.placeholder`节点。`placeholder`是一个动态张量，它的值可以在运行时提供。这对于在每次迭代中都可以改变的数据（如批次大小或图像数据）非常有用。下面是创建一个简单的全连接层作为输入神经网络模型的例子：

import tensorflow as tf

# 定义输入占位符
input_shape = (None, num_features)  # 例如，(batch_size, 784) for a fully connected layer on MNIST data
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=input_shape, name='inputs')

# 假设我们有一个神经元数的设定
num_units = 128

# 创建权重和偏置变量（这里只示例全连接层）
weights = tf.Variable(tf.random_normal([num_features, num_units]), name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([num_units]), name='biases')

# 纯TensorFlow操作：全连接层
fc_layer = tf.matmul(inputs, weights) + biases

在这个例子中，`inputs`就是一个占位符，你在实际训练过程中会传入具体的输入数据，如训练集的第一批数据。`tf.matmul`和加法操作就是纯TensorFlow操作，它们不会立即计算，直到你运行`sess.run()`时提供了输入值。