tf.placeholder()函数
Tensorflow中的palceholder，中文翻译为占位符，什么意思呢？
在Tensoflow2.0以前，还是静态图的设计思想，整个设计理念是计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同，graph为静态的，在实际的运行时，启动一个session，程序才会真正的运行。这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的，tensorflow通过计算流图的方式，可以帮你优化整个session需要执行的代码。
在代码层面，每一个tensor值在graph上都是一个op，当我们将train数据分成一个个minibatch然后传入网络进行训练时，每一个minibatch都将是一个op，这样的话，一副graph上的op未免太多，也会产生巨大的开销；于是就有了tf.placeholder()，我们每次可以将 一个minibatch传入到x = tf.placeholder(tf.float32,[None,32])上，下一次传入的x都替换掉上一次传入的x，这样就对于所有传入的minibatch x就只会产生一个op，不会产生其他多余的op，进而减少了graph的开销。
函数形式：
1 tf.placeholder( 2 dtype, 3 shape=None, 4 name=None 5 )
函数参数：
- 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，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定）
- name：名称
返回：
Tensor类型。