本文详细介绍了TensorFlow中占位符（placeholder）的概念及使用方法。包括数据类型（dtype）、数据形状（shape）和名称（name）三个关键属性，并解释了它们在实际应用中的作用。
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
placeholder，占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。
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; [None,]就表示一维数组。
name：名称。
placeholder，占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。
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; [None,]就表示一维数组。
name：名称。
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