一、TensorFlow的系統架構：

二、設計理念：

（1）將圖的定義和運行完全分開。TensorFlow采用符號式編程。

符號式計算一般是先定義各種變量，然後建立一個數據流圖，在數據流圖中規定各個變量之間的計算關系，最後需要對數據流圖進行編譯，但這時的數據流圖是一個空殼，裏面沒有實際數據，只有把需要的輸入放進去後，才能在整個模型中形成數據流，從而形成輸出值。

（2）TensorFlow涉及的運算都放在圖中，圖的運行只發生在會話（session）中。開啟會話後，就可以用數據去填充節點，進行運算。關閉會話後，就不能進行計算了。

三、編程模型：

（1）邊：邊有兩種連接關系：數據依賴和控制依賴。其中，實現邊表示數據依賴，代表數據，即張量。張量具有的一些數據屬性：

tf.float32
tf.float64
tf.int64
tf.int32
……

虛線邊為依賴控制，可用於控制操作的運行，這類邊沒有數據流過。但源節點必須在目的節點開始執行前完成執行。常用代碼如下：

tf.Graph.control_dependencies(control_inputs)

（2）節點：圖中的節點表示一個操作（OP)，即數學運算。在建立圖的時候確定下來。

（3）圖：構建圖的第一步是創建各個節點。具體如下：

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