1 理解tensorflow编程的思想

tensorflow的编程要按照一定规则来进行。

在tensorflow程序中应包含两个部分:一个是构建计算图的部分，另一个是把建好的计算图放在一个Sesstion会话中的执行部分。

• 构建计算图：这是定义变量、初始化数据及建立运算关系的一个过程。tensorflow把这样一个过程称为构建计算图。计算图(Graph)由节点(operation)和边(Tensor、Variable)组成。其中节点是各种operation操作，比如程序中的矩阵乘法tf.matmul，边是运算数据或变量，在tensorflow中称为tensor。举个例子：比如我们要编写tf程序实现y=w*x，那么我首先要构建一个图，这个图只包括一个节点，就是矩阵乘法操作，然后输入有两个边分别是x和w，如下面的图所示。

• 把计算图放到一个Sesstion中执行：构建好图(Graph)之后，要先将这个graph添加到一个在会话tf.session里面，并使用tf.Session().run()方法运行计算图.

  
  

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• Tensorflow程序是以计算图Graph为基础的计算单元，并且计算图需要在一个指定的会话Sesstion中执行。

• 一个计算图（Graph）由操作(operation)构成的节点以及tensor数据流/variable变量数据构成的边组成。换句话说，图中的节点(圆圈)就是一些操作（Operation），比如加、减、乘、除等等。而节点之间的边就是张量流（Tensor-flow）或变量Variable。

• 计算图必须被放进一个会话Sesstion里面，并使用Sesstion的run方法执行计算图的某个operation，这个operation才会被执行。而其他没有被run的operation，仍然不会被执行