tensorflow tf.placeholder函数

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先看看基本函数：

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)

它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow中的float32数据类型

dtype：数据类型，常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型
shape：数据形状，默认是None（一维值），可以是多维数据：比如[3,4], [None, 4]：行不定，列是4.
name：名称

使用时，和前面的variable不同的是：在session阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”，具体使用如下：

可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值

这里是官方文档：

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR: will fail because x was not fed.

  rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
  print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed.