TensorFlow框架（一） 张量、计算图、会话

参考：中国大学MOOC 北京大学 曹健《TensorFlow笔记》

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基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。

张量（tensor）：多维数组

阶：张量的维数

维数　　阶　　名字　　例子

0-D　　  0　     标量         s=1 2 3

1-D　　  1　　 向量　　 v=[1,2,3]

2-D　　  2　　 矩阵　　 m=[[1,2,3],[4,5,6]]

3-D　　  3　　 张量　　 t=[[...

张量可以表示0阶到n阶的数组（列表）

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import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0])
b = tf.constant([3.0,4.0])

result = a + b
print result

计算图只描述计算过程，不计算结果。