一、張量及操作
1、張量介紹
（1）tensor型別
dt_float、dt_double、dt_int64、dt_int32、dt_int16、dt_int8、dt_string、dt_bool
（2）rank（階）維度
a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]表示為2階，看幾層中括號就行
（3）shape (形狀) 表示內部組織關係
a = [[1,2,3],[1,2,3]]描述為(2,3)
2、張量相關操作
（1）型別轉換
如：tf.to_double(x)
(2) 數值操作
(3)形狀變換
(4)資料操作
tf.splice(input,begin,size,name=none)
參考連線
3、算數運算函式
4、矩陣相關運算
4、複數相關操作
5、降維計算
6、分割操作
7、序列比較
二、共享變數
1、variable的用法
2、get_variable
第二個get_var1 發生崩潰，說明個get_variable只能定義一次指定名稱的變數，這裡面使用相同的firstvar, 更改如下：
由此看出使用get_variable建立兩個同樣名字的變數是不行的
var1 = tf.get_variable('firstvar',shape=[2],dtype=tf.float32)
var2 = tf.get_variable('firstvar',shape=[2],dtype=tf.float32)
如果想要這麼做，需要在特定作用域下獲得變數，如下所示：
在不同作用域下生成的var1,var2是不同的，這就是scope的作用，scope還支援巢狀，如下所示：
scope裡面有個引數reuse，如果reuse＝true表示定義過的變數，不再定義新的變數，而是去找原來此作用域的值，如下所示：
表明 var1和var3共用乙個變數、 var2和var4共用乙個變數，注意如果**報錯需要重置圖在**中加入 tf.reset_default_graph()即可
3、初始化共享變數作用域
如下所示：
4、作用域和操作符的受限範圍
三、圖的基本操作
1、建立圖
注意：tf.reset_default_graph()函式會將當前圖的資源全部釋放，否則報錯，當圖中用tf.interactivesession建立會話時，結束沒有close關閉，執行tf.reset_default_graph()函式時會報錯
2、獲取張量
3、獲取結點操作
4、獲取元素列表
5、獲取物件
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