在使用TensorFlow进行深度学习开发时，你可能会遇到这样一个警告：“tf.placeholder() is not compatible”。没错！`tf.placeholder()`确实已经逐渐退出历史舞台了。如果你正在阅读旧版代码或者尝试一些遗留教程，这可能是你遇到的问题之一。如今，TensorFlow推荐使用更现代的方式，比如`tf.compat.v1.placeholder`或者直接采用`Keras` API来构建模型。

为什么会有这样的变化呢？这是因为TensorFlow团队希望开发者能够更加高效地编写代码，并且减少底层操作的复杂性。从TensorFlow 2.x开始，Eager Execution成为默认模式，这让动态图编程变得更加直观和简单。因此，如果你还在用`tf.placeholder`，不妨试试新的方法，比如利用`tf.function`装饰器来优化性能，或者直接用Keras的`Input`层来定义输入张量。这些新工具不仅功能强大，还能让你的代码更具可读性和可维护性！

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