20:00 tf.placeholder 是干嘛的

tf.placeholder 是 TensorFlow 中的一个占位符，用于在计算图中定义输入数据的类型和形状，但是在运行计算图时，需要通过 feed_dict 参数将实际的数据传递给占位符。在 TensorFlow 2.0 中，tf.placeholder 被 tf.compat.v1.placeholder 取代。

相关问题

raise RuntimeError("tf.placeholder() is not compatible with " RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这个错误是因为在TensorFlow 2.x中启用了Eager Execution（即默认情况下启用），而`tf.placeholder`不允许在Eager Execution模式下使用。相反，您可以使用`tf.Variable`或`tf.constant`来创建张量。例如：

import tensorflow as tf
state_ph = tf.Variable(tf.zeros((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS), trainable=False)

或者，如果您只需要一个常量张量，则可以使用`tf.constant`，例如：

import tensorflow as tf
state_ph = tf.constant(0.0, shape=((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS))

请注意，在TensorFlow 2.x中，启用Eager Execution非常方便和易于调试，但在某些情况下可能会降低计算性能。

WARNING:tensorflow:From D:\PSMNet-TensorFlow-master\models\model.py:21: The name tf.placeholder is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder instead.

这个警告是因为在 TensorFlow 2.0 中，`tf.placeholder` 被弃用了。取而代之的是 `tf.compat.v1.placeholder`。如果你使用的是 TensorFlow 2.0，建议你修改代码以使用 `tf.compat.v1.placeholder`。例如，将：

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

改为：

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

这样就不会再出现这个警告了。如果你不想看到这个警告，可以添加以下代码：

import logging
logging.getLogger('tensorflow').disabled = True

这将禁用 TensorFlow 的所有警告和信息输出。不过，这可能会使你在调试代码时失去一些有用的信息。