代码：
"""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。"""
import tensorflowas tf
import numpyas np
# 定义placeholder
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
# 定义乘法运算
output = tf.multiply(input1, input2)
# 通过session执行乘法运行
with tf.Session()as sess:
# 执行时要传入placeholder的值
#feed_dict()向placeholder的变量传入数据
valu = sess.run(output, feed_dict = {input1:[7.], input2: [2.]})
print(valu)
