1. 占位符

      tensorflow里对于暂时不进行赋值的元素有一个称呼叫占位符。所谓占位符，先占位，等需要时再赋值。所需要的命令为tf.placeholder，具体代码为：

1 import tensorflow as tf
2 a = tf.placeholder(tf.float32)

 上述表示给a赋予一个32位浮点数。具体多少，不知道，等到需要赋值的时候才知道。

2 。feed_dict

  feed_dict就是用来赋值的，格式为字典型。比如，对上一章节中的a进行赋值。有feed_dict={a:8}。我们把a赋值前后整体连起来看下：

1 >>> a = tf.placeholder(tf.float32)
2 >>> sess.run(a)
3 >>> b = tf.placeholder(tf.float32)
4 >>> multiply = tf.multiply(a,b)
5 >>> sess.run(multiply,feed_dict={a:8,b:2})
6 16.0
7 >>> sess.close()

先对a补充一个占位符，当我们sess.run时候报错，告诉我们需要赋值。

我们定义一个变量，multiply,为a*b。在run时通过feed_dict以字典形式赋值，生成乘积16