人工智能 tensorflow框架-->session , graph , op , tensor的关系03

1.op 即operation  节点操作有如下操作:

 变量(tf.Variable也是算子,不过参数是在图中有其固定的位置的,不能像普通数据那样正常流动。因此作为一种特殊的算子。

 

2.tensor 可以理解成n阶空间集合内的数据体构成的边,包括如下类型:

除了tensor作为可以流动数据的正常边,还有一种对节点之间起依赖关系的特殊边。

 

3.graph是tensorflow框架中核心的一个概念,即主要由以上节点和边构成的图。

而节点既可以是“op操作"节点也可以是"存放数据"的节点,

    边既可以是“tensor数据流”边也可以是节点之间存在“依赖关系“的边

动态graph示例:  

 

 

静态graph示例:       

 

4.session 会话是graph的一个生命周期。

  session.create()即创建一个空的graph图,在session中添加节点和边,形成完整的graph图,然后执行。

  

 

posted @ 2017-10-22 23:31  imlvbu  阅读(496)  评论(0编辑  收藏  举报