tensorflow提供了那两种执行方式（tensorflow 之 算子与图）
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tensorflow 之 算子与图
TensorFlow 是用数据流图（data flow graph）做计算的，它由节点（node）和边（edge）组件的有向无环图（directed acycline graph，DAG）。
节点表示计算单元，而边表示被计算单元消费或生产的数据。在 tf.Graph 的上下文中，每个 API 的调用定义了 tf.Operation （节点），每个节点可以有零个或多个输入和输出的 tf.Tensor （边）。
比如，定义 Python 变量 x ：
输出：
这里 x 定义了一个名叫 Const 的新节点（ tf.Operation ）加入到从上下文集成下类的默认 tf.Graph 中。该节点返回一个名称为 Const:0 的 tf.Tensor （边）。
由于 tf.Graph 中每个节点都是唯一的，如果依据在图中存在一个名称为 Const 的节点（这是所有 tf 常量的默认名称）,TensorFlow 将在名称上添加后缀 _1 、 _2 等使其名称唯一。当然，也可以自定义名称。
输出：
输出的 tf.Tensor 和其相关的 tf.Operation 名称相同，但是加上了 :ID 形式的后缀。这个 ID 是一个递增的整数，表示该运算产生了多少个输出。但是可以存在有多个输出的运算，这种情况下， :0 ， :1 等后缀会被加到由该运算产生的 tf.Tensor 名字后。
也可以通过调用 tf.name_scope 函数定义的一个上下文，为该上下文中所有的运算添加命名范围前缀。这个前缀是用 / 分割的一个名称列表：
输出
也可以这样：
输出：
tf.device 创建一个和设备相符的上下文管理器。这个函数允许使用者请求将一个上下文创建的所有运算放置在相同的设备上。由 tf.device 指定的设备不仅仅是物理设备。它可以是远程服务器、远程设备、远程工作者即不同种类的物理设备（GPU、CPU、TPU）。它需要遵照一个设备的指定规范才能正确地告知框架来使用所需设备。一个设备指定规范有如下形式：
TensorFlow 的边有两种连接关系：数据依赖与控制依赖。其中实线边表示 数据依赖 ，代表数据，即张量。虚线边表示 控制依赖 （control dependency），可以用于控制操作的运行，这被用来确保 happens-before 关系，这类边上没有数据流过，但源节点必须在目的节点开始前完成执行。
graph 中的节点又称为 算子 ，它代表一个操作（ tf.Operation ），一般用来表示施加的数学运算，数据输入的起点及输出的终点，或者是读取/写入 持久变量 （persistent variable）的终点。
如何理解TensorFlow中的batch和minibatch
本使用使用 TensorFlow. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写), 这四个维度分别是 : 使用图 (graph) 来表示计算任务, width
使用tensorflow怎么从音乐里提取出音乐的特征
基本使用
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (Variable) 维护状态.
使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.
综述
TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op
(operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算,
产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组.
例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,
这四个维度分别是 .
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