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# 处理结构

## 计算图纸

![](https://www.tensorflow.org/images/tensors_flowing.gif)

**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 …