?? tf.placeholder 使用法_self.inputs ??在 TensorFlow 中，`tf.placeholder` 一个非常基础且重要的操作符，用于定义占位符。它就像一个等待填充数据的“空盒子”，在实际运行时再传入具体值。这种灵活性使得模型训练和预测更加高效！??开门见山说，在构建图时，我们需要明确占位符的数据类型与形状。例如：“`pythonimport tensorflow as tf 定义占位符，shape为[None, 784]，表示任意数量的样本，每个样本有784个特征input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name=”self.inputs”)“`接着，在会话中运行时，通过 `feed_dict` 参数向占位符传入实际数据：“`pythonwith tf.Session() as sess: 假设输入数据为 [1, 784]data = [[0.1, 0.2, …]] 省略具体值result = sess.run(your_model, feed_dict=input_data: data})print(result)““tf.placeholder` 的强大之处在于它能动态适配不同的输入规模，非常适合处理批量数据或需要灵活调整的场景！???? 小提示：如果你使用的是 TensorFlow 2.x，推荐直接用 `tf.keras.Input` 替代，它更符合现代编程习性哦！?