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

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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。

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

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