tf.placeholder

import tensorflow as tf
input1=tf.placeholder(tf.float32)
input2=tf.placeholder(tf.float32)
output=tf.multiply(input1,input2)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7],input2:[2]}))

[14.]

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值
参数：

dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型
shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维，比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定
name：名称。

然后此处的feed_dict 就是对应的，对形参进行赋值。