我正在嘗試將一個(gè)簡(jiǎn)單的代碼片段從 TensorFlow 1.x 轉(zhuǎn)換為 TensorFlow 2：# ########## TensorFlow 1.x code: ##########import numpy as npimport tensorflow as tfcoefficients = np.array([[1.], [-10.], [25.]])w = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)x = tf.placeholder(tf.float32, [3, 1])cost = (x[0][0] * (w**2)) + (x[1][0]*w) + (x[2][0])train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05).minimize(cost)if __name__ == '__main__':    init = tf.global_variables_initializer()    session = tf.Session()    session.run(init)    for i in range(100):        session.run(train, feed_dict={x: coefficients})    print(session.run(w))大部分舊的 API 已在 TF2 中被替換（例如GradientDescentOptimizer替換為keras.optimizers.SGD），并且我能夠弄清楚如何重構(gòu)我的大部分代碼，但我不知道如何重構(gòu)tf.placeholder以及feed_dict這兩者如何交互。TF2 中是否簡(jiǎn)單地避免使用占位符？