gt = tf.placeholder("float", [None])TensorFlow2的代码改写

在TensorFlow 2中，可以使用`tf.keras.Input`创建输入占位符，例如：

import tensorflow as tf

# 创建输入占位符
gt = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.float32)

这里使用`tf.keras.Input`函数来创建输入占位符，其中`shape`参数指定输入的形状，`dtype`参数指定输入的数据类型。注意，这里的输入占位符不再是`tf.placeholder`类型，而是`tf.Tensor`类型。

在使用这些占位符进行计算时，可以直接将它们传递给`tf.keras.Model`的`__call__`方法，例如：

import tensorflow as tf

# 创建输入占位符
gt = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.float32)

# 构建模型
x = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(gt)
output = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=gt, outputs=output)

# 使用输入占位符进行计算
gt_data = tf.ones((32, 10))
output_data = model(gt_data)

这里使用`Model`类构建一个简单的神经网络模型，并将输入和输出占位符作为构造函数的参数传递给模型。然后，可以使用`model`对象调用模型进行计算，传递输入数据即可。