在TensorFlow的世界里，`tf.placeholder()` 是一个非常基础且重要的函数 🎯。简单来说，它就像一个“容器”，用于定义模型运行时需要输入的数据占位符。当我们构建神经网络时，数据流图中的某些节点需要外部提供数据，这时就需要用到 `tf.placeholder()` 来预先声明这些输入的位置。

比如，在训练过程中，我们需要不断喂入训练样本和标签，就可以通过 `tf.placeholder()` 创建对应的占位符变量。例如：`x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])`，表示我们预留了一个形状为[样本数, 784]的浮点型张量空间。在后续会话中，只需将实际数据传入即可完成计算。

此外，使用 `tf.placeholder()` 还能增强代码的灵活性，因为它允许我们在运行时动态调整输入大小或类型，非常适合处理不确定规模的数据集。💡因此，掌握这一技巧对于每一位AI开发者而言都至关重要！💪

深度学习 TensorFlow placeholder

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