计算模型

1. 计算图

• tensor是多维数组
• flow是流，表示tensor之间计算转换

* 计算流程

• 第一阶段，定义图中的所有计算

• 第二阶段，执行计算

• 系统默认维护一个计算图，通过 $$tf.get-default-graph()$$, 获得当前默认的计算图

• 使用$$tf.graph$$生成新的计算图，不同计算图的张量和运算不会共享

2. 张量

• 所有数据都通过张量的形式来表示，可以被理解为多维数组

* 张量的属性

• 名字
• 维度
• 类型

* 张量的使用

• 对中间结果的引用计算
• 计算图构造完成，张量可以获得结果

3 会话

• 会话拥有并管理Tensorflow的所有资源

* 模式

• 需要明确调用的会话生成函数和关闭会话函数
• 上述可能产生，资源泄露，采用python的资源管理上下文来实现