TensorFlow张量的使用

和 TensorFlow 的计算模型相比， TensorFlow 的数据模型相对比较简单。
张量使用主要可以总结为两大类 。
1、第一类用途是对中间计算结果的引用；
张量来引用计算的中间结果可以使代码的可阅读性大大提升 。 同时，通过张量来存储中间结果可以方便获取中间结果 。
通过 result.get_shape 函数来获取结果张量的维度信息。
2、第二类情况是当计算图构造完成之后，张量可以用来获得计算结果，也就是得到真实的数字。

使用 tf.Session().run(result）语句得到计算结果 。