TensorFlow编程概念详解
一、基础知识概览
TensorFlow 是由Google Brain团队开发的开源软件库，广泛应用于感知和认知任务。它具备强大的数据处理能力，能够在桌面、服务器以及移动设备等多平台上部署。本章将详细探讨 TensorFlow 编程 的基本概念，包括 张量、指令、图 和 会话 等核心要素。
二、张量（Tensor）
在 TensorFlow 中，张量 是一种多维数组，是所有数据的基本单位。张量可以是零维的（标量）、一维的（向量）、二维的（矩阵）或更高维的结构。
- 标量：零维张量，例如
5或'Hello'。 - 向量：一维张量，例如
[2, 3, 5]。 - 矩阵：二维张量，例如
[[1, 2], [3, 4]]。
张量的创建可以通过多种方式实现，比如使用 tf.constant：
x = tf.constant([5.2])
三、指令（Operation）
在 TensorFlow 中，指令 用于创建和操作张量。指令代表了数据操作，但不直接执行。典型 TensorFlow 程序的代码主要由指令构成。例如，tf.add 指令可用于张量加法操作：
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b) # c是一个代表a+b的张量
四、图（Graph）
图 是 TensorFlow 的核心概念之一，它是由指令和张量构成的有向无环图。图中的节点表示指令，边表示张量。运行图时，TensorFlow 会依据指令间的依赖关系来调度执行，提供数据流的可视化表示，支持并行执行。
示例代码：
g = tf.Graph() # 创建一个新的图
with g.as_default():
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b) # 将指令添加到图中
五、会话（Session）
会话 是执行图的上下文环境。在会话中，可以运行图中的指令并获取结果。会话负责管理图的状态并控制指令执行流。