Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作

前边的章节介绍了什么是Tensorflow，本节将带大家真正走进Tensorflow的世界，学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法。同时也欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！

Tensorflow是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段。图的构建阶段也称为图的定义阶段，该过程会在图模型中定义所需的运算，每次运算的的结果以及原始的输入数据都可称为一个节点（operation ，缩写为op）。我们通过以下程序来说明图的构建过程：

程序2-1：

程序2-1定义了图的构建过程，“import tensorflow as tf”，是在python中导入tensorflow模块,并另起名为“tf”；接着定义了两个常量op，m1和m2，均为1*2的矩阵；最后将m1和m2的值作为输入创建一个矩阵加法op，并输出最后的结果result。

我们分析最终的输出结果可知，其并没有输出矩阵相加的结果，而是输出了一个包含三个属性的Tensor(Tensor的概念我们会在下一节中详细讲解，这里就不再赘述)。

以上过程便是图模型的构建阶段：只在图中定义所需要的运算，而没有去执行运算。我们可以用图2-1来表示：

图2-1 图的构建阶段
第二个阶段为图的执行阶段，也就是在会话（session）中执行图模型中定义好的运算。

我们通过程序2-2来解释图的执行阶段：

程序2-2：

程序2-2描述了图的执行过程，首先通过“tf.session()”启动默认图模型，再调用run()方法启动、运行图模型，传入上述参数result，执行矩阵的加法，并打印出相加的结果，最后在任务完成时，要记得调用close()方法，关闭会话。

除了上述的session写法外，我们更建议大家，把session写成如程序2-4所示“with”代码块的形式，这样就无需显示的调用close释放资源，而是自动地关闭会话。

程序2-3：

此外，我们还可以利用CPU或GPU等计算资源分布式执行图的运算过程。一般我们无需显示的指定计算资源，Tensorflow可以自动地进行识别，如果检测到我们的GPU环境，会优先的利用GPU环境执行我们的程序。但如果我们的计算机中有多于一个可用的GPU，这就需要我们手动的指派GPU去执行特定的op。如下程序2-4所示，Tensorflow中使用with…device语句来指定GPU或CPU资源执行操作。

程序2-4：