tensorflow入门：计算图、张量和会话

Tensorflow是一个用计算图的形式来表述计算的编程系统

每个计算时计算图中的一个节点，就是一个tensor；边表示了节点之间的依赖关系，即flow

在tensorflow程序中，系统会维护一张默认的计算图，可以通过tf.get_default_graph来获取当前的计算图

import tensorflow as tf
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")
print(a.graph is tf.get_default_graph())#获取默认的计算图和查看一个运算所属的计算图

除了使用默认的计算图，tensorflow还支持通过tf.Graph来创建新的计算图，不同的计算图上的张量和运算都不会共享。

g1=tf.Graph()#生成新的计算图 with g1.as_default(): #在计算图g1中定义变量"v"，并初始化为0 v=tf.get_variable("v",[1],initializer=tf.zeros_initializer()) g2=tf.Graph() with g2.as_default(): v=tf.get_variable("v",[1],initializer=tf.ones_initia