TensorFlow的基本概念、数据类型、图的构建阶段
图（Graph）：描述了计算的过程，TensorFlow使用图来表示计算任务
张量（Tensor）：表示数据，每个Tensor是一个类型化的多维数组
操作（op）：图中的节点被称为op（operation的缩写），一个op获得或输入0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor
会话（Session）：图必须在称之为‘会话’的上下文中执行，会话将图的op分发到cpu或gpu或tpu的设备上执行
变量（Variable）：运行过程中可以被改变，用于维护状态
TensorFlow的边有两种连接关系：1、数据依赖 2、控制依赖
TensorFlow可以认为是一种编程工具，使用TensorFlow来实现具体的业务需求，所以我们可以认为TensorFlow就是一个‘工具箱’，然后我们可以使用TensorFlow这个‘工具箱’中的各种工具（方法或api）来实现各种功能，比如使用TensorFlow实现基本的数值计算、机器学习、深度学习等；使用TensorFlow必须理解以下概念：
1、使用图来表示计算任务
2、在会话的上下文中执行图
3、使用Tensor表示数据
4、通过变量（Variable）来维护状态
5、使用feed和fetch可以为任意的操作（op）赋值或从其中获取数据
如果文字版的教程大家还是不太明白，我也录制了对应的视频版，里面讲得更加详细，干货更多，每一步的操作大家都可以看得明明白白，欢迎下载！
06、TensorFlow的基本概念、数据类型、操作节点：下载链接：https://pan.baidu.com/s/1luh0UT7wVTvIJEzJYfLQ8w 密码：y2ya
07、TensorFlow图的构建阶段及代码案例：下载链接：https://pan.baidu.com/s/1-sfRs-z2zygUsE8ZBYcEQQ 密码：3p0e