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本章節主要學習TensorFlow的基礎語法及功能函數。學完本章后，TensorFlow代碼對你來講將不再陌生，你可以很輕易看懂網上和書中例子的代碼，并可以嘗試寫一些簡單的模型或算法。
學習一個開發環境應先從其內部入手，會起到一個事半功倍的效果。先從編程模型開始了解其運行機制，然后再介紹TensorFlow常用操作及功能函數，最后是共享變量、圖和分布式部署。
TensorFlow的命名來源于本身的運行原理。Tensor（張量）意味著N維數組，Flow（流）意味著基于數據流圖的計算。TensorFlow是張量從圖像的一端流動到另一端的計算過程，這也是TensorFlow的編程模型。
TensorFlow的運行機制屬于“定義”與“運行”相分離。從操作層面可以抽象成兩種：模型構建和模型運行。 在模型構建過程中，需要先了解幾個概念，見表4-1。
表4-1中定義的內容都是在一個叫做“圖”的容器中完成的。關于“圖”，有以下幾點需要理解。?
一個“圖”代表一個計算任務。?
在模型運行的環節中，“圖”會在繪話（session）里被啟動。?
session將圖的 OP 分發到諸如CPU或GPU之類的設備上， 同時提供執行OP的方法。這些方法執行后，將產生的tensor返回。在Python語言中，返回的tensor是numpy ndarray對象；在C和C++語言中，返回的tensor是TensorFlow：：Tensor實例。
如圖4-1表示了session與圖的工作關系。
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