Tensorflow的认识

1、基本概念（Tensorflow）

• 使用图（graphs）来表示计算任务 n
• 在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图 n
• 使用tensor表示数据 n
• 通过变量（Variable）维护状态 n
• 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据

　　Tensorflow是一个编程系统，使用图（graphs）来表示计算任务，图（graphs）中的节点称之为op （operation），一个op获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。Tensor 看作是 一个 n 维的数组或列表。图必须在会话（Session）里被启动。

下面是一个简单的TF（tensorflow）程序：

__author__ = "WSX"
import tensorflow as tf

m1 = tf.constant([[3,3]])   #创建常量OP
m2 = tf.constant([[1],[1]])
product = tf.matmul(m1,m2)  #创建矩阵乘法的OP

print("product:",product)  #tensor类型


#开始定义会话
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)

print("""
result:%s
result_type:%s
"""%(result ,type(result)))
sess.close()

# with tf.Session() as sess:
#     sess.run(product)