TensorFlow運做方式

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TensorFlow構建圖主要經過三個模式函數：inference(), loss(), train()

inference()

構建圖，返回包含預測結果的tensor

loss()

inference()構建的圖上添加loss op，以inference()的返回爲輸入之一，最終返回包含了損失值的tensor

training()

training()經過梯度降低算法最小化loss，並返回包括了train op輸出結果的tensor

其餘

也可添加evaluation()函數來在圖中添加計算精確度之類的op。
通常上述的構建圖步驟寫在一個文件中，實際訓練循環寫到另外一個文件中。