Tensorflow基本概念

1.TensorFlow中的计算表示为有向图（directed graph），用于描述数据的计算流程。其中每一个运算操作（operation）称为一个节点（node），节点与节点之间的链接称为边（edge）。
2.每个节点描述一种原运算操作，可以有多个输入和输出。
3.Session是用户使用TensorFlow的交互式接口。用户可以通过session的extend方法添加新的节点和边，用以创建计算图，然后通过session的run方法执行计算图。——给出节点，提供数据，TensorFlow自动执行计算。
4.计算图会反复执行多次，但数据不会被持续保留，只是在计算图中过一遍。而variable运算中的数据可以被保留在内存或显存中，并且可更新。

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