Python 如何为给定的tensorflow操作获取需要提要的占位符？

考虑以下tensorflow python代码：

a, b = tf.constant(1, tf.float32), tf.constant(2, tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32, ())
y = a * x + b
print(tf.Session().run(y, {x: 2}))

在本例中，我很清楚，为了让

运行

，我需要为占位符

{x:2}

提供数据

但是如果我不知道需要哪些占位符（可能是因为图形太复杂，或者因为它隐藏在某人的函数中），该怎么办

在这种情况下，是否可以动态获取评估y所需的提要列表？
我希望有这样的事情：

print(tf.feeds(y)) # [<tf.Tensor 'x:0' shape=() dtype=float32>]
# Or:
print(y.feeds()) # [<tf.Tensor 'x:0' shape=() dtype=float32>]

打印（tf.feeds（y））#
#或：
打印（y.feeds（））#[]

也许可以查看全局变量列表并检查类型（？）。