基本概念
1. 使用图（graphs）来表示计算任务
2. 在被称之为会话（Session）的上下文中执行图
3. 使用tensor表示数据
4. 使用变量（Variable）维护状态
5. 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据
tensorflow是一个编程系统，使用图来表示计算任务，图中的节点称为op（operation），一个op获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。Tennsor看作是一个n维的数组或列表。图必须在会话（Session）里被启动。
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import tensorflowas tf
m1= tf.constant([[3,3]])
m2= tf.constant([[2], [3]])
#创建一个矩阵乘法op，传入m1 m2
product= tf.matmul(m1, m2)
#定义一个会话，启动默认组
#####
sess= tf.Session()
#调用sess的run方法来执行矩阵乘法op
#run（product）触发了图中三个op
result= sess.run(product)
print(result)
sess.close()
####or
with tf.Session()as sess:
result= sess.run(product)
print(result)
