张量（Tensor）

TensorFlow 内部的计算都是基于张量的，因此我们有必要先对张量有个认识。张量是在我们熟悉的标量、向量之上定义的，详细的定义比较复杂，我们可以先简单的将它理解为一个多维数组：

3                                       # 这个 0 阶张量就是标量，shape=[]
[1., 2., 3.]                            # 这个 1 阶张量就是向量，shape=[3]
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]            # 这个 2 阶张量就是二维数组，shape=[2, 3]
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]]        # 这个 3 阶张量就是三维数组，shape=[2, 1, 3]

TensorFlow 内部使用tf.Tensor类的实例来表示张量，每个 tf.Tensor有两个属性：

dtype Tensor 存储的数据的类型，可以为tf.float32、tf.int32、tf.string…
shape Tensor 存储的多维数组中每个维度的数组中元素的个数，如上面例子中的shape
我们现在可以敲几行代码看一下 Tensor 。在命令终端输入 python 或者 python3 启动一个 Python 会话，然后输入下面的代码：
 

# 引入 tensorflow 模块
import tensorflow as tf

# 创建一个整型常量，即 0 阶 Tensor
t0 = tf.constant(3, dtype=tf.int32)

# 创建一个浮点数的一维数组，即 1 阶 Tensor
t1 = tf.constant([3., 4.1, 5.2], dtype=tf.float32)

# 创建一个字符串的2x2数组，即 2 阶 Tensor
t2 = tf.constant([['Apple', 'Orange'], ['Potato', 'Tomato']], dtype=tf.string)

# 创建一个 2x3x1 数组，即 3 阶张量，数据类型默认为整型
t3 = tf.constant([[[5], [6], [7]], [[4], [3], [2]]])

# 打印上面创建的几个 Tensor
print(t0)
print(t1)
print(t2)
print(t3)

上面代码的输出为，注意shape的类型：

>>> print(t0)
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32)
>>> print(t1)
Tensor("Const_1:0", shape=(3,), dtype=float32)
>>> print(t2)
Tensor("Const_2:0", shape=(2, 2), dtype=string)
>>> print(t3)
Tensor("Const_3:0", shape=(2, 3, 1), dtype=int32)

print 一个 Tensor 只能打印出它的属性定义，并不能打印出它的值，要想查看一个 Tensor 中的值还需要经过Session 运行一下：

>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(t0))
3
>>> print(sess.run(t1))
[ 3.          4.0999999   5.19999981]
>>> print(sess.run(t2))
[[b'Apple' b'Orange']
 [b'Potato' b'Tomato']]
>>> print(sess.run(t3))
[[[5]
  [6]
  [7]]

 [[4]
  [3]
  [2]]]
>>> 

数据流图(Dataflow Graph)

数据流是一种常用的并行计算编程模型，数据流图是由节点(nodes)和线(edges)构成的有向图：

• 节点(nodes) 表示计算单元，也可以是输入的起点或者输出的终点
• 线(edges) 表示节点之间的输入/输出关系

在 TensorFlow 中，每个节点都是用 tf.Tensor的实例来表示的，即每个节点的输入、输出都是Tensor，如下图中 Tensor 在 Graph 中的流动，形象的展示 TensorFlow 名字的由来

 

TensorFlow 中的数据流图有以下几个优点：

1.可并行 计算节点之间有明确的线进行连接，系统可以很容易的判断出哪些计算操作可以并行执行
2.可分发 图中的各个节点可以分布在不同的计算单元(CPU、 GPU、 TPU等)或者不同的机器中，每个节点产生的数据可以通过明确的线发送的下一个节点中
3.可优化 TensorFlow 中的 XLA 编译器可以根据数据流图进行代码优化，加快运行速度
4.可移植 数据流图的信息可以不依赖代码进行保存，如使用Python创建的图，经过保存后可以在C++或Java中使用
 

Sesssion

我们在Python中需要做一些计算操作时一般会使用NumPy，NumPy在做矩阵操作等复杂的计算的时候会使用其他语言(C/C++)来实现这些计算逻辑，来保证计算的高效性。但是频繁的在多个编程语言间切换也会有一定的耗时，如果只是单机操作这些耗时可能会忽略不计，但是如果在分布式并行计算中，计算操作可能分布在不同的CPU、GPU甚至不同的机器中，这些耗时可能会比较严重。
TensorFlow 底层是使用C++实现，这样可以保证计算效率，并使用 tf.Session类来连接客户端程序与C++运行时。上层的Python、Java等代码用来设计、定义模型，构建的Graph，最后通过tf.Session.run()方法传递给底层执行。

构建计算图

上面介绍的是 TensorFlow 和 Graph 的概念，下面介绍怎么用 Tensor 构建 Graph。
Tensor 即可以表示输入、输出的端点，还可以表示计算单元，如下的代码创建了对两个 Tensor 执行 + 操作的 Tensor：

import tensorflow as tf
# 创建两个常量节点
node1 = tf.constant(3.2)
node2 = tf.constant(4.8)
# 创建一个 adder 节点，对上面两个节点执行 + 操作
adder = node1 + node2
# 打印一下 adder 节点
print(adder)
# 打印 adder 运行后的结果
sess = tf.Session()
print(sess.run(adder))

上面print的输出为：

Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)
8.0

上面使用tf.constant()创建的 Tensor 都是常量，一旦创建后其中的值就不能改变了。有时我们还会需要从外部输入数据，这时可以用tf.placeholder 创建占位 Tensor，占位 Tensor 的值可以在运行的时候输入。如下就是创建占位 Tensor 的例子：

import tensorflow as tf
# 创建两个占位 Tensor 节点
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
# 创建一个 adder 节点，对上面两个节点执行 + 操作
adder_node = a + b
# 打印三个节点
print(a)
print(b)
print(adder)
# 运行一下，后面的 dict 参数是为占位 Tensor 提供输入数据
sess = tf.Session()
print(sess.run(adder, {a: 3, b: 4.5}))
print(sess.run(adder, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))

上面代码的输出为：

Tensor("Placeholder:0", dtype=float32)
Tensor("Placeholder_1:0", dtype=float32)
Tensor("add:0", dtype=float32)
7.5
[ 3.  7.]

我们还可以添加其他操作构建复杂的 Graph

# 添加×操作
add_and_triple = adder * 3.
print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 4.5}))

上面的输出为

22.5