符號式程式設計的特點，先構建執行圖，然後輸入資料，訓練模型，調整引數，優化模型，達到閾值，輸出模型；
看一下官方給出的tensorflow的執行流圖：
上圖可以看出，tensorflow框架，會先為整個工作設定好流向（tensor）和操作節點（op），其中的每乙個節點都是要進行的操作，大家可以想象我們是在做乙個實驗，化學實驗，水蒸發成水蒸氣，水蒸氣分解成各種氫、氧元素的過程。輸入的水、變化的水蒸氣都是tensor；過程中使用的火焰、催化劑就是op；整個實驗過程就是乙個graph；整個過程就是tensorflow；
找回上節的**：
def test():
x = tf.constant(8)
y = tf.constant(9)
z = tf.multiply(x, y)
print(z)
x，y 明顯都是tensor物件；
tf.multiply就是乙個op；
那麼graph在哪？ 原來是存在乙個tf.get_default_graph() 方法，構建預設graph；
因此，通過三次的學習，我們看到了tensorflow的定義：tensor（張量）意味著 n 維陣列，flow（流）意味著基於資料流圖的計算，tensorflow代表著張量在圖中通過運算(op)進行傳遞和變換。
記住它，不理解沒關係。
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