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基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为op(operation的缩写).一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组.例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,这四个维度分别是[batch,height,width,channels].一个TensorFlow图描述了计算的过程.为了进行计算,图必须在会话里被启动.会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上,同时提供执行op的方法.这些方法执行后,将产生的tensor返回.在Python语言中,返回的tensor是numpyndarray对象;在C和C++语言中,返回的tensor是tensorflow::Tensor实例.计算图TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段.在构建阶段,op的执行步骤被描述成一个图.在执行阶段,使用会话执行执行图中的op.例如,通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络,然后在执行阶段反复执行图中的训练op.TensorFlow支持C,C++,Python编程语言.目前,TensorFlow的Python库更加易用,它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作,这些函数尚未被C和C++库支持.三种语言的会话库(sessionlibraries)是一致的.构建图构建图的第一步