Tensorflow入门(二)——基本操作

下一节
《Tensorflow入门(三)——计算图、会话》

原文链接：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1930175
本文在原文基础上进行细微的修改和完善。

1. Hello World

程序员从“Hello World”开始。在安装好Tensorflow之后，写个Hello World试试安装是否成功。代码如下：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, Tensorflow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行后，在许多警告之后，若成功输出b’Hello, Tensorflow!’，则表明Tensorflow安装成功。
从这个Hello World代码可以看出：

1. 要使用tensorflow，先要导入tensorflow库，使用import tensorflow导入，一般会简写为tf
2. 要执行tensorflow，先要创建Session（会话）。Session是用户使用tensorflow时的交互接口，用以创建计算图，然后通过Session的run方法执行计算图。

2. 基本操作

TensorFlow的数据流图由节点（Nodes）和边（Edges）组成。
下面从节点（操作）和边（张量）来介绍TensorFlow的基本操作。

2.1 张量

张量是TensorFlow的主要数据结构，用于操作计算图。
一个张量（Tensor）可以简单地理解为任意维的数组，张量的秩表示其维度数量。张量的秩不同，名称也不相同。

• 标量：维度为0的Tensor，也就是一个实数
• 向量：维度为1的Tensor
• 矩阵：维度为2的Tensor
• 张量：维度达到及超过3的Tensor

创建张量主要有以下4种方法：

1. 创建固定张量

   # 创建常数张量：
   constant_ts = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
   
   # 创建零张量：
   zero_ts = tf.zeros([row_dim, col_dim])