使用 TensorFlow, 妳必須明白 TensorFlow: 使用圖 (graph) 來表示計算任務. 在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖. 使用 tensor 表示數據. 通過 變量 (Variable) 維護狀態. 使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取數據. 綜述 TensorFlow 是壹個編程系統, 使用圖來表示計算任務. 圖中的節點被稱之為 op (operation 的縮寫). 壹個 op 獲得 0 個或多個 Tensor, 執行計算, 產生 0 個或多個 Tensor. 每個 Tensor 是壹個類型化的多維數組. 例如, 妳可以將壹小組圖像集表示為壹個四維浮點數數組, 這四個維度分別是 [batch, height, width, channels]. 壹個 TensorFlow 圖描述了計算的過程. 為了進行計算, 圖必須在 會話 裏被啟動. 會話 將圖的 op 分發到諸如 CPU 或 GPU 之類的 設備 上, 同時提供執行 op 的方法. 這些方法執行後, 將產生的 tensor 返回. 在 Python 語言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 對象; 在 C 和 C++ 語言中, 返回的 tensor 是 tensorflow::Tensor 實例.
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