tensorflow2.0成了这样子，连placeholder都没了，你们用吗？
TF变成keras,早知道就直接用keras了，用TF干嘛？
谷歌：在你不用placeholder之前我们就已经不用了。
tensorflow 2.0确实更加向keras靠拢了，但是tensorlfow还是有很多优点是keras不具备的，以我的经验来谈tensorflow具备的，keras不具备的一些优势：
- tf.data 介面处理数据，很方便，也很高效。
- tensorflow的estimator架构，适合生产环境，模型训练、验证、预测、模型保存、inference模型导出一步到位。
- tensorflow或者tf.keras中分散式训练的支持也很好。
所以最佳的使用方式还是使用tensorflow啊，只是某些地方使用tf.keras介面罢了，比如在构建模型的时候可以用tf.keras的一些函数，自定义layer也很方便。但是后端的训练、预测、serving服务还是使用tf比较合适。
正因为Placeholder没有了才打算用tf的
在看到这个问题之前，找了半天module tensorflow has no attribute placeholder这个错误的解决办法。
placeholder是什么 干嘛的
这样兼顾产品和科研的做法我其实是赞同的：
TensorFlow 2.0入坑必备之No.1: 积极模式(Eager Execution), David 9的挖坑实战#1
其实之前就可以不用placeholder的。
tensorflow搞静态图凸显了pytorch多好用
推荐阅读：
