Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现_tf.session - CSDN文库

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Tensorflow中的图（中的图（tf.Graph）和会话（）和会话（tf.Session）的实现）的实现

主要介绍了Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习

或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Tensorflow编程系统

Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能的整体。系统的主要任务是

对输入进行处理，以得到想要的输出结果。我们之前见过的很多系统都是线性的，就像汽车生产工厂的流水线一样，输入->系统处理->输

出。系统内部由很多单一的基本部件构成，这些单一部件具有特定的功能，且需要稳定的特性；系统设计者通过特殊的连接方式，让这些

简单部件进行连接，以使它们之间可以进行数据交流和信息互换，来达到相互配合而完成具体工作的目的。

对于任何一个系统来说，都应该拥有稳定、独立、能处理特殊任务的单一部件；且拥有一套良好的内部沟通机制，以让系统可以健康安全

的运行。

现实中的很多系统都是线性的，被设计好的、不能进行更改的，比如工厂的流水线,这样的系统并不具备自我调整的能力，无法对外界的环

境做出反应，因此也就不具备“智能”。

深度学习（神经网络）之所以具备智能，就是因为它具有反馈机制。深度学习具有一套对输出所做的评价函数（损失函数），损失函数在

对神经网络做出评价后，会通过某种方式（梯度下降法）更新网络的组成参数，以期望系统得到更好的输出数据。

由此可见，神经网络的系统主要由以下几个方面组成：

输入

系统本身（神经网络结构），以及涉及到系统本身构建的问题：如网络构建方式、网络执行方式、变量维护、模型存储和恢复等等问

题

损失函数

反馈方式：训练方式

定义好以上的组成部分，我们就可以用流程化的方式将其组合起来，让系统对输入进行学习，调整参数。因为该系统的反馈机制，所以，

组成的方式肯定需要循环。

而对于Tensorflow来说，其设计理念肯定离不开神经网络本身。所以，学习Tensorflow之前，对神经网络有一个整体、深刻的理解也是必须

的。如下图：Tensorflow的执行示意。

那么对于以上所列的几点，什么才是最重要的呢？我想肯定是有关系统本身所涉及到的问题。即如何构建、执行一个神经网络？在

Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也

就略知一二了。

图（tf.Graph）：计算图，主要用于构建网络，本身不进行任何实际的计算。计算图的设计启发是高等数学里面的链式求导法则的图。我们

可以将计算图理解为是一个计算模板或者计划书。

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