一文掌握 TensorFlow 基础

在后面的课程中我们将主要使用 TensorFlow 来实现各种模型的应用，所以在本节我们先来看一下 TensorFlow 的基础知识点。

TensorFlow 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。

Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 即为张量从图的一端流动到另一端。

它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。支持 CNN、RNN 等主流算法，是目前在图像和自然语言处理中最流行的深度学习库。

接下来我们将对 TensorFlow 的一些核心概念展开学习。

本文结构：

• TensorFlow 的代码结构
• 1. 图 Graph
  • 1.1 图的定义
  • 1.2 建立图
  • 1.3 运行图：会话 session
    • 1.3.1 fetches
• 2. Tensor 和 Operation
  • 2.1 Tensor
    • 2.1.1 tensor 的 shape
  • 2.2. Operations
  • 2.3. Placeholder
    • 2.3.1. Feed
  • 2.4. Variable
    • 2.4.1 初始化
    • 2.4.2 改变值
    • 2.4.3 Trainable 可训练性
• 3. TensorBoard
  • 3.1 name scopes

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