在TensorFlow中，tf.placeholder()函数用于创建占位符（placeholder）。占位符是在构建图时提供输入数据的地方，可以看作是图中的参数，但是其值在计算图运行时才需要指定。
它的作用是允许我们先定义一个计算图，然后在实际运行时再通过feed_dict参数传入具体的数值。在定义占位符时需要指定数据类型和形状（可选），形状参数可以为None，表示形状可以是任意大小。
例如，可以使用tf.placeholder()来定义一个占位符来接收一个一维浮点数向量：
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
在实际运行时，我们可以通过feed_dict将一个具体的一维浮点数向量传入x：
sess.run(..., feed_dict={x: [1.0, 2.0, 3.0]})
占位符在构建许多常见的TensorFlow模型时非常有用，例如用于输入训练样本、标签、学习率等。