007 NLP 預備任務

之前已經安裝好了，版本：

anoconda3 5.2.0

python 3.6.5

cuda 10.1

cudnn 7.5

tensorflow-gpu 1.12.0

tensorflow程式中，系統會自動維護乙個預設的計算圖，通過tf.get_default_graph函式可以獲取當前預設的計算圖。除了使用預設的計算圖，tensorflow支援通過tf.grouph函式來生成新的計算圖。不同計算圖上的丈量和運算都不會共享。

構造計算圖完成後，才能啟**，啟**的第一步是建立乙個session物件，如果無任何建立引數，會話構造器將啟動預設圖。

因為我裝的gpu版本，如果有gpu會優先選擇gpu來執行，如果想指定裝置來執行，可以利用with tf.device來建立乙個裝置環境。

張量使用主要可以總結為兩大類，第一類用途是對中間計算結果的引用。當乙個計算包含很多中間結果是，使用張量可以大大提高**的可讀性。第二類用途是可以用來獲得計算結果。

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tensor會幫助你取回結果。

tensorflow提供了feed機制，可以臨時替代途中的任意操作中的tensor可以對途中任何操作提交補丁，直接插入乙個tensor。feed使用乙個tensor值臨時替換乙個操作的輸出結果。tf.placeholder()為這些操作建立佔位符。