在TensorFlow的世界里，`tf.placeholder()`是一个非常基础且重要的函数。它就像一块等待填满内容的“画布”，用于定义后续计算图中需要输入的数据类型和形状。例如：

```python

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

```

这段代码创建了一个占位符，用来接收浮点型数据，且每条数据包含784个元素（如图像像素）。`None`表示该维度可以是任意大小，非常适合处理动态批量数据！

为什么我们需要它呢？简单来说，在构建神经网络时，我们通常先定义模型结构，再通过外部传入实际数据进行训练或推理。比如，训练时用`feed_dict`喂入真实值，测试时则加载验证集样本。这种方式既灵活又高效！

💡 提示：虽然`tf.placeholder()`在旧版本中很常见，但随着Eager Execution和TensorFlow 2.x的到来，更多开发者倾向于使用更简洁的`tf.Variable`或直接操作张量。不过，理解placeholder依然是掌握TensorFlow原理的重要一环哦！ 💻✨

TensorFlow DeepLearning Placeholder