簡單介紹了tensorflow的優點，略
os.environ[『tf_cpp_min_log_level』] = 『2』
降低報錯等級
with tf.session() as sess:
sess.run(***)
利用會話進行程式執行
tensorflow是計算密集型，對比的io密集型
呼叫圖，用tf.get_default_graph()
print該graph，會返回乙個graph的分配記憶體
定義了一些在預設圖中的量，
a=tf.constant（4.0）
b=tf.constant(5.0)
print(a.graph)和print(b.graph)都會返回預設圖
我們可以生成乙個圖，比如g=tf.graph(),這樣生成了乙個新的圖
with g.as_default():
c=tf.constant(5.6)
下文的內容就生成在新的圖g中，print(c.graph)和print(a.graph)不是同一張圖
包含op和tensor，op就是所有tf點後面的操作，包括標量加減乘除，矩陣乘法，tf.variable等等，都是操作運算，如tf.session等
tensor就是張量資料，如a=tf.constant（3.0），這個操作既是乙個op運算，也是乙個張量
功能：執行圖的結構，分配資源運算，掌握資源，使用tf.session()來開始一段會話，只能執行乙個圖結構，如果會話中存在非圖中結構會報錯
指定哪張圖進行運算可以使用tf.session(graph=g)
with tf.session(graph=g) as sess:
然後後面往下寫，這個時候執行的就是圖g了
會話需要進行**，sess.close(),比較麻煩。用上下文管理器，python縮排直接用，使用with結構，縮排回來自動關閉會話
config=tf.configproto(log_device_placement=true)可以返回程式在**執行，cpu還是gpu
互動式的實現：tf.interactivesession()
在命令列中如果想要tensorflow執行檢視資料，需要使用with tf.session() as sess:
sess.run()
這樣的操作對於想要直接檢視結果的情況非常麻煩，在之前使用tf.interactivesession()**就可以直接用eval函式進行輸出
可參考這篇文章
sess.run()
run的東西必須是這張圖里的tensor或者op
首先執行的資料要用列表的形式括起來[a,b,sum]
sess.run([a,b,sum])這樣
可以使用feed_dict 來填充資料
先用佔位符把位置佔上，a=tf.placeholder(tf.float32,[2,3])
代表a是乙個float型2*3的矩陣，在後面run的時候用feed_dict來賦值
sess.run(sum,feed_dict=)
樣本可以不固定，使用none來佔位，a=tf.placeholder(tf.float32,[none,3])
張量有以下屬性，形狀，所屬圖，名字，op型別等
如( 「add：0」，shape=(),dtype=float32)
可以通過以下方式呼叫
a.shape
a.graph
a.name
a.op
分為動態和靜態修改
改本身張量用tf.tensor.get_shape 獲取形狀
tf.tensor.set_shape()更新靜態形狀（tensor指代的是具體的那個tensor）
原本是none的值可以通過set_shape函式進行更改，然而已經定好的維度不能再進行更改
而一般常用的是使用reshape函式，tf.reshape 來建立乙個不同形狀的新的張量
tensor2=tf.reshape(tensor,[2,3])
tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=none)
tf.ones(同上)
tf.constant(value,dtype=none,shape=none,name=『const』)
tf.random_normal(shape,mean，stddev，dtype,seed,name)
mean預設值0.0
stddev方差1.0
dtype float32
seed種子點預設none
name none
張量變換
tf.cast(x,dtype)把x換成dtype格式
張量擴充套件
tf.concat([a,b],axis=0)
axis： 0為按行，把行疊加，1為把列疊加
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