今天主要學習tensorflow的計算模型，資料模型和執行模型
tensorflow中每乙個計算都是計算圖上的乙個節點，而節點之間的邊描述了計算之間的依賴關係。
import tensorflow as tf
g1=tf.graph()
with g1.as_default():
v=tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.ones_initializer())
with tf.session(graph=g1) as sess:
tf.initialize_all_variables().run()
with tf.variable_scope("",reuse=true):
print(sess.run(tf.get_variable("v")))
tf.graph.device函式可以執行在制定的裝置上（這可以為tensorflow使用了gpu機制）
張量可以簡單理解為多維陣列乙個張量主要儲存了3個屬性：名字(name)，維度(shape)，型別(type)
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a",dtype=tf.float32)會話擁有並管理tensorflow程式執行的所有資源with tf.session() as sess:
sess.run(......)
#不需要再呼叫「session.close()」函式來關閉會話
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