在升级tensorflow2.1之后，我得到了"RuntimeError: tf.placeholder()与渴望执行不兼容“。

在升级tensorflow2.1之后，出现"RuntimeError: tf.placeholder()与渴望执行不兼容"的错误是因为在tensorflow2.0及以上版本中，tf.placeholder()函数已被弃用，不再被支持。tf.placeholder()函数在旧版本的tensorflow中用于定义占位符节点，用于传递数据给计算图。而在新版本的tensorflow中，推荐使用tf.data.Dataset或者直接使用Python的输入函数来代替tf.placeholder()。

解决该错误的方法是将代码中的tf.placeholder()替换为tf.data.Dataset或者Python的输入函数，具体取决于你的代码逻辑和数据输入方式。以下是两种常见的替代方法：

使用tf.data.Dataset：tf.data.Dataset是tensorflow提供的用于处理大规模数据集的高性能输入管道。你可以使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数将数据转换为Dataset对象，并使用Dataset的相关方法进行数据预处理和批量读取。例如：

import tensorflow as tf

# 定义数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)

# 对数据集进行预处理和批量读取
dataset = dataset.shuffle(5).batch(2)

# 构建迭代器
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()

# 在会话中执行
with tf.Session() as sess:
    sess.run(iterator.initializer)
    while True:
        try:
            print(sess.run(next_element))
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            break

使用Python的输入函数：如果你的数据集无法直接转换为tf.data.Dataset对象，你可以使用Python的输入函数来读取数据并传递给tensorflow计算图。例如：

import tensorflow as tf

# 定义输入函数
def input_fn():
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    labels = [0, 1, 0, 1, 0]
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data, labels))
    dataset = dataset.shuffle(5).batch(2)
    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
    features, labels = iterator.get_next()
    return features, labels

# 构建模型
def model_fn(features, labels, mode):
    # 模型定义
    ...

# 构建Estimator
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)

# 在Estimator中执行训练和评估
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
estimator.evaluate(input_fn=input_fn, steps=100)

以上是两种常见的替代方法，根据你的具体情况选择适合的方法进行修改。另外，如果你需要更详细的帮助，可以参考腾讯云的tensorflow相关产品，例如腾讯云AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/tai），该产品提供了强大的AI计算和训练能力，适用于各种深度学习框架的使用。