对于这样一条语句 x = tf.placeholder(“float”,shape=(1,2)) 我的理解是在内存中开辟了一块内存，大小为1×2的float数组； 然后再程序的运行过程中，可不断用以下语句来“喂”它，达到随时改变数据集的目的  feed_dict={x:[[1,2]]} 测试代码 #coding=utf-8 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(“float”,shape=(1,2)) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) a = x y = sess.run(a, feed_dict={x:[[1,2]]}) print(y) sess.close