tensorflow框架內部也有int, float, string等資料型別，但是直接將python中的資料型別與tensorflow中的資料型別進行運算是行不通的。只能是先將python中的資料轉換為tensorflow中的資料型別，由tensorflow計算出結果後，再從tensorflow圖中取出來。接下來我們以矩陣運算為例體驗python物件資料傳入圖中後，再將圖的計算結果取出來的過程，**如下：
import tensorflow as tf
# 定義python中int型別二維矩陣
a = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
b = [[1, 1], [1, 1], [1, 1]]
# 將python型別資料a和b傳入圖中
a_tf = tf.constant(a, dtype=tf.float32, name="a")
b_tf = tf.constant(b, dtype=tf.float32, name="b")
# 構建圖中的計算節點
c_tf = tf.matmul(a_tf, b_tf)
print(c_tf)
tf.tensor(
[[ 6. 6.]
[15. 15.]], shape=(2, 2), dtype=float32)
真正開始執行是最後一行，在這一行中，是從圖中取出c_tf資料。這要從tensorflow的內部機制說起，在tensorflow中，一切資料節點都是tensor物件，如a_tf和b_tf分別是tensorflow圖中的tensor物件，c_tf也是tensorflow圖中的tensor物件。
現在要將c_tf這個tensor物件從圖中取出，tensorflow框架會自動尋找所有葉子節點到c_tf的路徑，並把路徑中所有的計算節點（即本例中的矩陣計算）都執行，直到計算結束，即得到c_tf結果。如下圖所示。這也正是tensorflow框架的命名來歷，即tensor+flow.
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