掌握Tensorflow基础：计算图模型与图构建与执行

Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作 Tensorflow是一个强大的深度学习库，其核心概念是计算图模型，它以图的形式来组织和管理复杂的数学运算。在Tensorflow中，程序通常分为图的构建和图的执行两个阶段。 **图的构建阶段**（图定义阶段）： 1. 导入Tensorflow模块：在Python中，使用`import tensorflow as tf`引入Tensorflow库，将其别名设为`tf`，便于后续操作。 2. 创建节点（Operations, ops）：在图中，每个数学运算（如矩阵加法、卷积等）都表示为一个节点。例如，定义常量`m1`和`m2`作为1x2矩阵，并创建一个矩阵加法op，表示为`result = m1 + m2`。 3. 结果输出：尽管在图构建阶段并未实际执行运算，但会生成Tensor对象，它包含了操作和数据的抽象表示，而不是实际结果。 **图的执行阶段**（会话阶段）： 1. 启动会话：使用`tf.Session()`创建一个会话，这是执行图中定义的运算的地方。 2. 运行图：调用`run()`方法在会话中执行图中的op，传入需要计算的节点如`result`，并获取运算结果。 3. 资源管理：推荐使用`with`语句来管理会话，这可以自动在任务结束后关闭会话，避免资源泄露。 **资源分配**： Tensorflow能够智能地选择计算资源，如CPU或GPU。默认情况下，它会根据硬件环境自动选择。如果有多个GPU可用，可以通过`with device`语句明确指定哪个op应该在哪个设备上执行。 总结来说，理解Tensorflow的关键在于掌握计算图的概念，学会如何定义和执行图中的节点，以及合理利用会话管理和资源分配。通过这两个阶段的操作，程序员可以构建和执行高效的深度学习模型。后续章节会深入讲解Tensor的概念以及如何进行更复杂的图操作。