如何为给定的张量流操作获取需要提要的占位符？

Question

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}))

在这种情况下，我很清楚，为了run能够正常工作，我需要提供占位符{x: 2}。

但是，如果我不知道需要什么占位符（可能是因为图形太复杂，或者因为它隐藏在某个人的功能中）会怎么样？

在这种情况下，是否可以动态获取评估y所需的Feed列表？
我希望有类似的东西：

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