在 TensorFlow 中，`tf.placeholder` 是一个非常基础且重要的操作符，用于定义占位符。它就像是一个等待填充数据的“空盒子”，在实际运行时再传入具体值。这种灵活性使得模型训练和预测更加高效！💪

首先，在构建图时，我们需要明确占位符的数据类型与形状。例如：

```python

import tensorflow as tf

定义占位符，shape为[None, 784]，表示任意数量的样本，每个样本有784个特征

input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name="self.inputs")

```

接着，在会话中运行时，通过 `feed_dict` 参数向占位符传入实际数据：

```python

with tf.Session() as sess:

假设输入数据为 [1, 784]

data = [[0.1, 0.2, ...]] 省略具体值

result = sess.run(your_model, feed_dict={input_data: data})

print(result)

```

`tf.placeholder` 的强大之处在于它能动态适配不同的输入规模，非常适合处理批量数据或需要灵活调整的场景！🚀

💡 小提示：如果你使用的是 TensorFlow 2.x，推荐直接用 `tf.keras.Input` 替代，它更符合现代编程习惯哦！✨