tf.placeholder 有点像是函数，定义完后，再通过feed_dict喂入数据，不需要初始化。

其中，shape和name属于可选参数，可以不定义。

import tensorflow as tf

a=tf.placeholder(tf.float32,name="a")

b=tf.placeholder(tf.float32,name="b")

c=tf.multiply(a,b,name="c")

init= tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

    sess.run(init)

    result=sess.run(c,feed_dict={a:8.0,b:3.5})

    print(result)

除此外：

import tensorflow as tf

a=tf.placeholder(tf.float32,name="a")

b=tf.placeholder(tf.float32,name="b")

c=tf.multiply(a,b,name="c")

d=tf.add(a,b,name="d")

init= tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

    sess.run(init)

    rc,rd=sess.run([c,d],feed_dict={a:8.0,b:3.5})

    print(rc,rd)