1.Tensorflow的基本概念：

• 1.使用圖（graphs）來表示計算任務

• 2.在被稱之為會話（Session）的上下文（context）中執行圖

• 3.使用tensor表示數據

• 4.通過變量（Variable）維護狀態

• 5.使用feed和fetch可以為任意的操作賦值或者從其中獲取數據

Tensorflow是一個編程系統，使用圖（graphs）來表示任務，圖（graphs)中的節點稱之為op（operation），一個獲得0個或多個Tensor，執行計算，產生0個或多個Tensor.Tensor看做是一個n維的數組或列表。圖必須在會話（Session）裏被啟動。

圖的基本框架

 1 import tensorflow as tf
 2 
 3 a1 = tf.constant([[2, 3]])  # 定義一個常量
 4 a2 = tf.constant([[3], [3]])
 5 result = tf.matmul(a1, a2)  # 將兩個常量相乘
 6 print(result)  # result是一個tonsor，所有的graphs都必須在會話(session)中執行
 7 # Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=int32)
 

 8 sess = tf.Session()  # 創建會話
 9 result = sess.run(result)
10 print(result)  # 返回計算的結果
11 sess.close()  # 關閉會話
12 # [[15]]
13 """
14 可以用python的with來自行關閉會話:
15 with tf.Session() as sess:
16     result = sess.run(result)
17     print(result)
18 """

1.Tensorflow的基本概念：