TensorFlow基础(一)

TensorFlow基础(一) tensorflow库很大程度上依赖于计算图的概念,图中的每个节点对应于一个变量或者一个操作,工作流程具体包括构造阶段(创建计算图)和计算阶段(创建会话、运行图)。基本数据单元为张量(Tensor,即多维数组,包括纯量[0]、向量[1]、矩阵[2]、3D矩阵[3]等),包含数据类型和形状(不需要在声明时定义)两个属性。 主要张量类型(使用import TensorFlow as tf导入tensorflow)有: tf.Variable 单个会话运行期间可变,可用于神经网络权重; tf.constant 永远不会变; tf.placehoulder 单个会话运行