在TensorFlow的世界里，`placeholder` 是一个非常重要的概念，它就像是舞台上的“演员名单”，为模型准备数据提供了一个灵活的方式。简单来说，`placeholder` 是一种占位符，用于定义输入数据的形状和类型，但它并不会直接存储数据，而是需要在会话运行时通过 `feed_dict` 来填充实际的数据。
例如，当我们构建神经网络时，可以使用 `placeholder` 来定义输入特征和标签:
```python
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
```
这种设计非常灵活，因为你可以动态地传入不同的训练数据或测试数据，而无需重新定义整个计算图。比如，在训练过程中，你可以用 `feed_dict` 填充真实的数据：
```python
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
```
因此，`placeholder` 就像是一位幕后英雄，帮助我们搭建了高效且可扩展的机器学习模型。🌟
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