本文是在閱讀官方文件後的一些個人理解。
nodes in the graph are called ops (short for operations).
an op takes zero or more tensors, performs some computation, and produces zero or more tensors.
模擬：乙個神經元有多個輸入，乙個或者多個輸出。這裡的op可以看作神經元，tensor可以看作輸入的資料。
in tensorflow terminology, a tensor is a typed multi-dimensional array.
for example, you can represent a mini-batch of images as a 4-d array of floating point numbers with dimensions [batch, height, width,channels].
tensor是乙個陣列，每個陣列元素是多維的，其實就是乙個矩陣。
tensorflow程式通常被組織成乙個構建階段和乙個執行階段。在構建階段，op 的執行步驟被描述成乙個圖。在執行階段，使用會話執行執行圖中的op。
1.構建圖從建立op開始。有些op的建立是不需要input的，比如constant。這樣的op被成為源op（source op）。
2.在python中op物件是由op構造器（ops constructors）建立的。op構造器建立乙個op物件時可以傳遞乙個源op作為待構造op物件的輸入。
3.op物件被op構造器建立後是作為乙個node加入到graph中的。tensorflow python 庫有乙個預設圖 (default graph), op 構造器可以為其增加節點。這個預設圖對許多程式來說已經足夠用了。
總結：因為graph是由op物件組成的，所以構建圖的過程其實就是建立op物件的過程，以及如果將這些個op物件連線起來（比如某個op物件作為另外某個op物件的輸入）的過程。
1.因為graph需要在session中啟動。所以為了啟動乙個graph，第一步就是建立session物件。
2.sessoin物件建立的時候如果不制定graph，則使用預設圖（default graph）。
變數用於維護圖執行過程中的狀態資訊。
通常會將乙個統計模型中的引數表示為一組變數。 例如, 你可以將乙個神經網路的權重作為乙個tensor儲存在某個變數中。在訓練過程中, 通過重複執行訓練圖，更新這個 tensor。
可以為任意的op賦值或者從其中獲取資料。
tensor儲存在constants或者variables。就像資料可以放在常量和變數中一樣。放在變數中的資料是可以修改的，放在常量中的資料是不可以修改的。
常量op也算是op吧，只是比較簡單而已。
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