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TensorFlow基础1

Tensorflow的优点：

可视化Tensorboard
Checkpoints:实验状态的保存和恢复
自动微分/求导

Tensorflow上层库接口

TensorFlow基础1_第1张图片

Graph和Session

在Tensorflow里面，计算的定义和执行是被分开的，用数据流图Data Graph Flow来定义计算。这个的好处是可以进行分布式运算，把OP(Operation)分发到不同的机器Server上运算，将结果返回到master，再进行下一步的计算。

TensorFlow基础1_第2张图片

Tensor

TensorFlow基础1_第3张图片

TensorFlow基础1_第4张图片
TensorFlow基础1_第5张图片

直接print tensor是无法得到tensor的值得，因为这个只是在数据流图里定义了这个变量和操作，并没有真正去运行它，因此一定要在session里运行之后才能得到具体数值。

TensorFlow基础1_第6张图片

TensorFlow可能定义了一个非常复杂的图，但是TensorFlow只会执行我们run了的那一部有相关依赖分子图，而不会执行整张图，这样可以极大得提升程序的效率。如果要跑多个op的话可以传给它一个list[]

TensorFlow基础1_第7张图片

writer把计算图写到TensorFlow的日志文件里，方便TensorBoard进行可视化。

TensorFlow基础1_第8张图片

这里之所以出现const和const1是因为我们并没有给const赋名字，上面的a,b,x并不是名字。a,b,x只是表明operation依赖关系的中间量。下面是给了名字的

TensorFlow基础1_第9张图片

稍微注意一件事情，tf.multiply和tf.matmul是不一样的。

TensorFlow基础1_第10张图片

tf.multiply是逐点做点乘，tf.matmul是做矩阵乘法，矩阵之间有乘法也有点乘。

TensorFlow基础1_第11张图片

默认端口是6006

TensorFlow基础1_第12张图片

TensorFlow基础1_第13张图片

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