Tensorflow之Graph和Session

• Tensorflow把计算的定义和执行很好的分离开来，使得整个模型跑起来仅需要两步：
  第一步：描绘整幅图(定义计算)
  第二步：在session当中执行图中的运算
  
  在上幅图里：
  节点: operators, variables, and constants
  边: tensors
  下面举几个具体实例来说明Graph和Session：

import tensorflow as tf 
a=tf.add(3,5) 
print(a)

上述代码只是描述了一幅图(为上述步骤中的第一步)，并未执行计算，得到的结果只是描述了张量的一些属性，结果如下：

>>Tensor("Add:0",shape=(),dtype=int32)<