TensorFlow深度学习：2.2.三种计算图

有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph.

1.计算图简介

计算图由节点(nodes)和线(edges)组成。

• 节点表示操作符Operator，或者称之为算子，线表示计算间的依赖。
• 实线表示有数据传递依赖，传递的数据即张量。
• 虚线通常可以表示控制依赖，即执行先后顺序。
  

2.静态计算图

在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。

2.1.TensorFlow 1.0静态计算图范例

import tensorflow as tf
#定义计算图
g = tf.Graph()
with g.as_default():
    #placeholder为占位符，执行会话时候指定填充对象
    x = tf.placeholder(name='x', shape=[], dtype=tf.string)  
    y = tf.placeholder(name='y', shape=[], dtype=tf.string)
    z = tf.st