tensorflow2.0成了這樣子，連placeholder都沒了，你們用嗎？
TF變成keras,早知道就直接用keras了，用TF幹嘛？
谷歌：在你不用placeholder之前我們就已經不用了。
tensorflow 2.0確實更加向keras靠攏了，但是tensorlfow還是有很多優點是keras不具備的，以我的經驗來談tensorflow具備的，keras不具備的一些優勢：
- tf.data 介面處理數據，很方便，也很高效。
- tensorflow的estimator架構，適合生產環境，模型訓練、驗證、預測、模型保存、inference模型導出一步到位。
- tensorflow或者tf.keras中分散式訓練的支持也很好。
所以最佳的使用方式還是使用tensorflow啊，只是某些地方使用tf.keras介面罷了，比如在構建模型的時候可以用tf.keras的一些函數，自定義layer也很方便。但是後端的訓練、預測、serving服務還是使用tf比較合適。
正因為Placeholder沒有了纔打算用tf的
在看到這個問題之前，找了半天module tensorflow has no attribute placeholder這個錯誤的解決辦法。
placeholder是什麼 幹嘛的
這樣兼顧產品和科研的做法我其實是贊同的：
TensorFlow 2.0入坑必備之No.1: 積極模式(Eager Execution), David 9的挖坑實戰#1
其實之前就可以不用placeholder的。
tensorflow搞靜態圖凸顯了pytorch多好用
推薦閱讀：
