TensorFlow的基本概念、數(shù)據(jù)類型秩铆、圖的構(gòu)建階段
圖（Graph）：描述了計(jì)算的過(guò)程砚亭，TensorFlow使用圖來(lái)表示計(jì)算任務(wù)
張量（Tensor）：表示數(shù)據(jù)，每個(gè)Tensor是一個(gè)類型化的多維數(shù)組
操作（op）：圖中的節(jié)點(diǎn)被稱為op（operation的縮寫(xiě)）豺旬，一個(gè)op獲得或輸入0個(gè)或多個(gè)Tensor钠惩，執(zhí)行計(jì)算，產(chǎn)生0個(gè)或多個(gè)Tensor
會(huì)話（Session）：圖必須在稱之為‘會(huì)話’的上下文中執(zhí)行族阅，會(huì)話將圖的op分發(fā)到cpu或gpu或tpu的設(shè)備上執(zhí)行
變量（Variable）：運(yùn)行過(guò)程中可以被改變篓跛，用于維護(hù)狀態(tài)
TensorFlow的邊有兩種連接關(guān)系：1、數(shù)據(jù)依賴 ?2坦刀、控制依賴
TensorFlow可以認(rèn)為是一種編程工具愧沟，使用TensorFlow來(lái)實(shí)現(xiàn)具體的業(yè)務(wù)需求，所以我們可以認(rèn)為TensorFlow就是一個(gè)‘工具箱’鲤遥，然后我們可以使用TensorFlow這個(gè)‘工具箱’中的各種工具（方法或api）來(lái)實(shí)現(xiàn)各種功能沐寺，比如使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)基本的數(shù)值計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)盖奈、深度學(xué)習(xí)等混坞；使用TensorFlow必須理解以下概念：
1、使用圖來(lái)表示計(jì)算任務(wù)
2钢坦、在會(huì)話的上下文中執(zhí)行圖
3究孕、使用Tensor表示數(shù)據(jù)
4、通過(guò)變量（Variable）來(lái)維護(hù)狀態(tài)
5爹凹、使用feed和fetch可以為任意的操作（op）賦值或從其中獲取數(shù)據(jù)
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