原文：https://blog.csdn.net/zj360202/article/details/70243127 

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)

此函式可以理解為形參，用於定義過程，在執行的時候再賦具體的值

引數：

dtype：資料型別。常用的是tf.float32,tf.float64等數值型別
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。
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)
 
with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR: 此處x還沒有賦值.
 
  rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
  print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed.

返回：Tensor 型別