tensorflow运作方式

Tensorflow一般经过三阶段的模式函数操作：

1. 模型---inference()阶段：尽可能构建好图表（graph），满足促使神经网络向前反馈并做出相应的预测要求；
2. 策略---loss()阶段：往inference图表中添加生成损失（loss）所需要的操作（ops），如交叉熵损失，正则化损失；
3. 算法---training()阶段：向损失图表中添加计算并应用梯度（gradients）所需的操作，优化器的工作；