最近一直在學習tensorflow的理論知識，趁著複習的機會，做乙個小整理，方便自己以後查閱。其中加粗部分是需要自己輸入的。
1、定義常量：
tf.constant([data],name"name")
2、建立乙個計算圖：
tf.graph()
3、對當前預設計算圖的引用：
tf.get_default_graph()
4、建立計算圖中的變數並設定初始值：
tf.get_variable(「name」,[長度],initializer=tf.zeros_initializer())
定義的name：包含名、長度、初始值
(name,
shape=none,
dtype=none,
initializer=none,
regularizer=none,
trainable=true,
collections=none,
caching_device=none,
partitioner=none,
validate_shape=true,
use_resource=none,
custom_getter=none,
constraint=none)
將變數設定成全0（initializer=tf.zeros_initializer()），zeros換成ones則換成1
5、初始化計算圖中的所有變數：
tf.global_variables_initializer().run()
此條把變數還原到建立的計算圖的裡面輸入的初始值，即initializer=tf.zeros_initializer()定義的值
6、控制和輸出（啟用函式）的作用
tf.session()
with tf.session() as sess:
sess.run("")
執行 session.run() 可以獲得你要得知的運算結果
7、控制函式變數空間
tf.variable_scope("",reuse=true)
即作用域
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