怎么用tf.function和tf.Tensor代替 tf.compat.v1.placeholder

可以使用tf.function代替tf.compat.v1.placeholder，使用tf.Tensor代替输入数据。tf.function可以将Python函数编译成计算图，提高TensorFlow的性能。而tf.Tensor是TensorFlow中的一个数据类型，可以将输入数据定义为tf.Tensor类型进行传递。下面是一段使用tf.function和tf.Tensor代替tf.compat.v1.placeholder的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义一个使用tf.function和tf.Tensor的函数
@tf.function
def add(a, b):
    return tf.add(a, b)

# 定义输入数据
inputs = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])

# 调用函数计算结果
result = add(inputs, tf.transpose(inputs))

# 打印结果
print(result)

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怎么用tf.Tensor代替 tf.compat.v1.placeholder

可以使用 `tf.compat.v1.placeholder` 函数的替代品 `tf.compat.v1.placeholder_with_default`，通过给定一个默认值来创建一个 `tf.Tensor`。具体操作方式如下：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

# 创建一个占位符placeholder
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

# 替换为一个带默认值的Tensor
x = tf.compat.v1.placeholder_with_default(tf.zeros([None, 784]), shape=[None, 784])

以上代码中，我们将 `x` 占位符替换为一个默认值为 `tf.zeros([None, 784])` 的 `tf.Tensor`。这样，我们就可以在运行计算图时不再需要传递 feed_dict，而是可以在图中使用类似 `tf.Variable` 的方式来直接使用 `x`。

使用tf.function和tf.Tensor来完成placeholder相同的功能

在 TensorFlow 2.0 中，`tf.placeholder` 被废弃了，推荐使用 `tf.function` 和 `tf.Tensor` 来完成类似的功能。

`tf.function` 是 TensorFlow 2.0 中引入的新特性，可以将 Python 函数编译成 TensorFlow 图。在函数中使用 `tf.Tensor` 对象代替 `tf.placeholder`，相当于在函数中定义了输入参数的形状和类型。例如：

import tensorflow as tf

@tf.function
def my_func(x: tf.Tensor):
    y = tf.square(x) + 3
    return y

# 调用函数
x = tf.constant(2.0, dtype=tf.float32)
result = my_func(x)
print(result)

在上面的例子中，`my_func` 函数使用 `tf.Tensor` 对象 `x` 作为输入参数，而不是使用 `tf.placeholder`。在调用函数时，我们使用 `tf.constant` 函数创建一个 `tf.Tensor` 对象作为输入参数。

需要注意的是，`tf.Tensor` 对象是不可修改的，因此不能像 `tf.placeholder` 那样在运行时动态改变形状和类型。如果需要动态改变形状和类型，可以使用 `tf.Variable` 或者 `tf.reshape` 等函数。