Tensorflow中的Placeholder及用法

本次主要介绍Tensorflow中的Placeholder及用法，Placeholder的中文意思就是占位符，用于在会话运行时动态提供输入数据。Placeholder相当于定义了一个位置，在这个位置上的数据在程序运行时再指定。

在以后的编程中我们可能会遇到这样的情况：在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点，所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点，Placeholder机制的出现就是为了解决这个问题，我们在编程的时候只需要把数据通过placeholder传入tensorflow计算图即可，我们通过下面的代码演示来这个方法：

我们可以看到上面就是两个数组相加的结果。此外我们在定义placeholder时，这个位置上的数据类型(dtype参数)是需要指定的，而且数据类型是不可以改变的，比如有(tf.float16，tf.float32)。Placeholder中shape参数就是数据维度信息；对于不确定的维度，可以填入None。

在昨天的文章中我们定义的a和b是常量和变量，这里把他们定义为一个placeholder，因此我们在运行Se

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