如何将TensorFlow 1.0的tf.placeholder转换为TensorFlow 2.0的tf.keras.Input

直接等价转换代码 #

你可以直接用以下代码替换原有tf.placeholder写法：

tf.keras.Input(shape=(n, p), dtype=tf.float32)

写法说明 #

• tf.keras.Input的shape参数不需要显式声明batch维度，原有TF1写法里的第一维None代表可变batch size，这个是tf.keras.Input的默认支持特性，无需额外配置
• dtype参数用法和原tf.placeholder完全一致，如果你的场景默认使用float32数据类型，可以省略该参数，简化为：

tf.keras.Input(shape=(n, p))

• 原有TF1中需要用feed_dict给占位符传值的逻辑，在TF2 keras体系下直接在model.fit、model.predict等方法中传入对应数据即可，不需要单独处理传参逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lindo