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)