tensorflow的构建流程

　　tensorflow的构建流程

　　tf.Graph（） 表示实例化了一个类，一个用于 tensorflow 计算和表示用的数据流图，通俗来讲就是：在代码中添加的操作（画中的结点）和数据（画中的线条）都是画在纸上的“画”，而图就是呈现这些画的纸，你可以利用很多线程生成很多张图，但是默认图就只有一张。

　　例如有如下代码：

　　import tensorflow as tf

　　g = tf.Graph（）

　　## add nodes to the graph

　　with g.as_default（）：

　　a = tf.constant（1， name=‘a’）

　　b = tf.constant（2， name=‘b’）

　　c = tf.constant（3， name=‘c’）

　　z = 2 * （a - b） + c

　　## launch the graph

　　with tf.Session（graph=g） as sess：

　　writer = tf.summary.FileWriter（“E://PycharmProjects//Graph”， g）

　　print（‘2*（a-b）+c =》 ’， sess.run（z））

　　打开cmd命令行，输入tensorboard --logdir=E：\PycharmProjects\Graph

　　回车后，打开google浏览器，输入得的的网址即可看到 我们生成的流程图了：

　　TensorFlow执行流程

　　TensorFlow的基础运算

　　在搞神经网络之前，先让我们把TensorFlow的基本运算，也就是加减乘除搞清楚。

　　首先，TensorFlow有几个概念需要进行明确：

　　1 图（Graph）：用来表示计算任务，也就我们要做的一些操作。

　　2 会话（Session）：建立会话，此时会生成一张空图；在会话中添加节点和边，形成一张图，一个会话可以有多个图，通过执行这些图得到结果。如果把每个图看做一个车床，那会话就是一个车间，里面有若干个车床，用来把数据生产成结果。

　　3 Tensor：用来表示数据，是我们的原料。

　　4 变量（Variable）：用来记录一些数据和状态，是我们的容器。

　　5 feed和fetch：可以为任意的操作（arbitrary operation） 赋值或者从其中获取数据。相当于一些铲子，可以操作数据。

　　形象的比喻是：把会话看做车间，图看做车床，里面用Tensor做原料，变量做容器，feed和fetch做铲子，把数据加工成我们的结果。

　　2.1 创建图和运行图：

　　下面我们创建一个图，并在Session中执行它，不用担心看不懂，每句代码都会注释，只有有编程基础，都能OK：

　　上面就是用TensorFlow进行了一个最简单的矩阵乘法。

　　2.2 创建一个变量，并用for循环对变量进行赋值操作

　　可以看到，除了变量创建稍微麻烦一些和必须建立session来运行，其他的操作基本和普通Python一样。

　　2.3 通过feed设置placeholder的值

　　有的时候，我们会在声明变量的时候不赋值，计算的时候才进行赋值，这个时候feed就派上用场了。

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