tf.placeholder_with_default與tf.placeholder

占位符 
TensorFlow提供一個占位符操作，必須在執行時提供數據。 有關更多信息，請參閱Feeding數據部分。 
Tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None) 
插入一個總是需要放入數據的張量的占位符。 
重要提示：如果evaluated，該張量會產生錯誤。 必須使用feed_dict可選參數為Session.run（），Tensor.eval（）或Operation.run（）提供其值。 
創建一個占位符作為一個張量（tensor），並且只有在賦值后才可以放到節點中執行。 
For example： 
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) 
y = tf.matmul(x, x) 
with tf.Session() as sess: 
print(sess.run(y)) # ERROR: will fail because x was not fed. 
rand_array = np.random.rand(1024, 1024) 
print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array})) # Will succeed. 
Args： 
dtype: 要放給張量（tensor）中的元素類型 
shape: 要放到張量（tensor）中的形狀（向量維數）（可選）。如果未指定形狀，則可以為任何形狀的張量 
name: 操作的名稱(可選). 
返回： 
可以用作手段來提供值但不直接評估的張量。 
tf.placeholder_with_default(input, shape, name=None) 
一個占位符的操作，當它的輸出沒有被饋送時，通過input傳遞 
Args： 
Input：A Tensor（某一張量），當它的輸出沒有被饋送時，A的默認值將被傳送進來。 或者說當輸出沒有fed時，input通過一個占位符op  
Shape：A的tf.TensorShape或者ints列表。張量（可能部分的）形狀 
Name：操作的名稱（可選） 
Returns： 
張量. 與輸入的類型相同.一個占位符張量,如果沒有輸入則默認為輸入。