tensorflow学习(一）————理解使用图来表示计算任务、会话、tensor、变量

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我是靠谱客的博主调皮黄蜂，最近开发中收集的这篇文章主要介绍tensorflow学习(一）————理解使用图来表示计算任务、会话、tensor、变量，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

学习资料来自tensorflow中文社区
在这里插入图片描述
一、图（graph)表示计算任务
什么是图：图（G）由顶点集和边集组成，记为G=（V,E)，分为有向图和无向图。有向图即边是有方向的，无向图即边没有方向。
一个简单的有向图：

无向图

tensorflow中的图为有向图，图中的节点被称为op（operation)，表示对数据的某些操作，有向边可以理解成数据从上一层流动到下一层。使用tensorflow首先要构建一个图，第一步创建源op（这里我把源op理解成“创建数据或者读入数据”这个操作），源op（入度为0的节点）不需要任何输入，输出作为下一层节点的输入继续运算。