Tensorflow第一讲 - 介绍及基本用法
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TensorFlow
Google 2015年11月开源的人工智能系统 数据流（flow）图技术来进行数值计算
节点：数据 / 值运算 边：多维数据（tensors - 张量，python numpy ndarray）的流动
步骤及元素
构建图：将计算流程表示成图 执行图：通过Sessions来执行图计算 Tensor：将数据表示为tensors Variables：使用Variables来保持状态信息 Feed/Fetch：分别使用feeds和fetches来填充数据和抓取任意的操作结果
构建图
构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.
Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入.
TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点. 这个默认图对 许多程序来说已经足够用了.
默认图现在有三个节点, 两个 constant() op, 和一个matmul() op. 为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的 结果, 你必须在会话里启动这个图.
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