tensorflow的設計理念稱之為計算流圖，在編寫程式時，首先構築整個系統的graph，**並不會直接生效。然後，在實際的執行時，啟動乙個session，程式才會真正的執行。很多python程式的底層為c語言或者其他語言，執行一行指令碼，就要切換一次，這樣做的好處就是：避免反覆地切換底層程式實際執行的上下文，tensorflow幫你優化整個系統的**。
所以placeholder()函式是在神經網路構建graph的時候在模型中的佔位，此時並沒有把要輸入的資料傳入模型，它只會分配必要的記憶體。等建立session，在會話中，執行模型的時候通過feed_dict()函式向佔位符餵入資料。
tf.placeholder(dtype, shape=none, name=none)shape：資料形狀。預設是none，就是一維值，也可以是多維（比如[2,3], [none, 3]表示列是3，行不定）
name：名稱
tf.session.run(fetches, feed_dict=none)在執行sess.run()時，tensorflow並不是計算了整個圖，只是計算了與想要fetch 的值相關的部分。
feed_dict 的作用是給使用placeholder建立出來的tensor賦值
import tensorflow as tf
str = tf.placeholder(tf.string)
with tf.session() as sess:
output = sess.run(str, feed_dict=)
print(output)
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