tensorflow入门学习(1)——tensorflow运行原理&基本操作

TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。

数据流图是描述有向图中的数值计算过程。
有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。
节点可以被分配到多个计算设备上，可以异步和并行地执行操作。因为是有向图，所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后，当前节点才能执行操作。

那么数据流图是如何在TensorFlow运行的呢？
1. 将计算流程表示成图；
2. 通过Sessions来执行图计算；
3. 将数据表示为tensors；
4. 使用Variables来保持状态信息；
5. 分别使用feeds和fetches来填充数据和抓取任意的操作结果；

1. tf.constant(): tensorflow常量

hello = tf.constant("Hello world")

使用type函数输出类型：tensorflow.python.framework.ops.Tensor
这个常量可以是字符串，数字等。

2. tf.Session(): tensorflow事务