处理结构

计算图纸

TensorFlow采用数据流图（data flow graphs）来计算

首先创建一个数据流图, 将数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算.

节点（Nodes）表示数学操作

线（edges）表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量（tensor).

训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是TensorFlow名字的由来.

Tensor 张量意义

张量（Tensor): 零阶张量为 纯量或标量 (scalar) 也就是一个数值. 比如 [1]

一阶张量为 向量 (vector), 比如 一维的 [1, 2, 3]

二阶张量为 矩阵 (matrix), 比如 二维的 [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]

以此类推, 还有 三阶 三维的 …