Tensorflow = Tensor（张量） + flow（数据流图）
1、张量
张量可不是“麻辣烫”！张量是一个很抽象的概念，直观的来说，张量在tensorflow中就像一个杯子，起到保存数据的作用，我们也可以把张量看成一个不同维度的数组。
0阶的张量是一个标量，就是一个数值；
1阶的张量是一个向量；
2阶的张量是一个矩阵；
3阶的张量是一个三维矩阵。
以此类推...
#定义0阶张量 a = tf.constant(2.,name="a") #定义1阶张量 b = tf.constant([3],name="b") #定义2阶张量 c = tf.constant([[4,5]],name="c") print(a) print(b) print(c)
输出结果：
Tensor("a:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("b:0", shape=(1,), dtype=int32) Tensor("c:0", shape=(1, 2), dtype=int32)
a、b、c三个张量分别是0阶、1阶、2阶，可以看出来Tensor有类型、形状两个属性。
2、数据流图
如果大家看过官方的教程，那么对上图肯定很熟悉。所谓Tensorflow，简单的说，就是tensor（张量）数据在图中flow（流动）计算的过程。
import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() with tf.variable_scope("a"): a = tf.constant(1,name="a") with tf.variable_scope("b"): b = tf.constant(2,name="b") with tf.variable_scope("c"): c = tf.constant(3,name="c") output1 = tf.add(a,b,name="out1") output2 = tf.add(c,output1,name="out2") write = tf.summary.FileWriter("E://logs",tf.get_default_graph()) write.close()
我这里使用tensorboard来查看数据流图，将数据流图存储在e://logs目录下，然后终端执行：
tensorboard --logdir=e://logs//
打开tensorboard可以看到如图结果：
这个数据流图就为我们很好的演示了“tensor（张量）数据在图中flow（流动）计算的过程”。我们定义三个张量a，b，c，其中out1=a+b，out2=out1+c，得到最终结果。