TensorFlow的计算模型基于计算图，其中每个计算是一个节点，节点间的边表示依赖关系。通过代码示例展示了如何创建和使用计算图，包括定义变量、切换计算图以及利用集合管理资源。计算图允许指定执行设备并有效地组织程序资源。
上图是tensorflow的一个基本构造图以及流向。tensorflow 由两个单词构成：tensor和flow，也就是张量和流，这个名字反映出了张量之间通过计算相互转换的过程。
TensorFlow计算模型——计算图
TensorFlow中每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
上图中每一个节点都是一个运算，而每一条边代表了计算之间的依赖关系。在上图中，a，b 两个节点不依赖于任何其他计算，但是add的计算依赖a和b的取值。于是在图中可以看到有一条从a到add的边和一条从b到add的边。同时没有任何计算依赖于add的结果，所以add没有任何指向其他节点的边。
下面通过具体代码来描述计算图的具体使用方法：
首先载入tensorflow，定义a，b和result
import tensorflow as tf
a
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