參考：
tensorflow 是乙個程式設計系統,你也可以把他理解成乙個機器學習的庫或者是框架；
1、幾個概念：tensor（張量）、session（會話）、placeholder （佔位符）、variable（變數）、graph（圖）、feed和fetch（機制）
1 圖（graph）：用來表示計算任務，也就我們要做的一些操作。
2 會話（session）：建立會話，此時會生成一張空圖；在會話中新增節點和邊，形成一張圖，乙個會話可以有多個圖，通過執行這些圖得到結果。如果把每個圖看做乙個車床，那會話就是乙個車間，裡面有若干個車床，用來把資料生產成結果。
3 張量（tensor）：用來表示資料，是我們的原料。tensorflow 程式使用tensor 資料結構來代表所有的資料, 計算圖中, 操作間傳遞的資料都是 tensor. 你可以把 tensorflow tensor 看作是乙個n 維的陣列或列表. 乙個 tensor 包含乙個靜態型別 rank, 和 乙個 shape.
4 變數（variable）：用來記錄一些資料和狀態，是我們的容器。
5 feed和fetch（機制）：可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料。相當於一些鏟子，可以運算元據。
形象的比喻是：把會話看做車間，圖看做車床，裡面用tensor做原料，變數做容器，feed和fetch做鏟子，把資料加工成我們的結果。
feed使用乙個 tensor 值臨時替換乙個操作的輸出結果. 你可以提供 feed 資料作為 run() 呼叫的引數. feed只在呼叫它的方法內有效, 方法結束, feed 就會消失.最常見的用例是將某些特殊的操作指定為 "feed" 操作,標記的方法是使用 tf.placeholder() 為這些操作建立佔位符
fetch為了取回操作的輸出內容, 可以在使用 session 物件的 run() 呼叫 執行圖時, 傳入一些 tensor, 這些 tenor 會幫助你取回結果. 在之前的例子裡, 我們只取回了單個節點 state , 但是你也可以取回多個 tensor
例一：tensorflow進行了乙個最簡單的矩陣乘法
其中建立了常量以及運算，必須建立乙個會話，所有運算在會話（車間）中執行
例二：建立乙個變數，並用for迴圈對變數進行賦值操作
例三： 通過feed設定placeholder的值( 最常見的用例是將某些特殊的操作指定為 "feed" 操作,
標記的方法是使用 tf.placeholder() 為這些操作建立佔位符)
例四：fetch : 需要獲取的多個 tensor 值，在 op 的一次執行中一起獲得（而不是逐個去獲取 tensor)
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