TensorFlow的基礎概念02

TensorFlow的計算流圖

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
#TensorFlow的計算模型，數據流圖
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TensorFlow = Tensor + Flow
Tensor 張量   數據結構：多維數組
Flow  流  計算模型：張量之間經過計算而轉換的過程
TensorFlow是一個經過計算圖的形式表述計算的編程系統，
計算圖是一個有向圖，由如下內容構成：
一組節點，每一個節點都表明一個操做，是一種運算。
一組有向邊，每條邊表明節點之間的關係（數據傳遞和控制以來）

TensorFlow有兩種邊：
實線：表明數據依賴關係。一個節點的運算輸出成爲另外一個節點的輸入，兩個節點之間有tensor流動。
虛線：不攜帶值，表示兩個節點之間的控制相關性。好比，happens-before關係，源節點必須在目的
節點執行前完成執行。


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#計算圖的實例


import tensorflow as tf

node1 = tf.constant(3.0,tf.float32,name="node1")
node2 = tf.constant(4.0,tf.float32,name="node2")
node3 = tf.add(node1,node2)



#建立對話並執行結果
sess = tf.Session()
print(sess.run(node3))

sess.close()

#注意：要想輸出必須開啓一個session會話，結束後要關閉會話


#輸出結果：Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
#輸出是一個張量的結構，不是一個具體的數字