深度學習使用場景：
● 影象理解
● 語音識別
● 自然語言處理
● 機器自主（無人駕駛）
深度學習，如深度神經網路、卷積神經網路和遞迴神經網路已被應用計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並取得了很好的效果。
深度學習在人工智慧領域的地位：
深度學習框架：
● google brain計畫產物
● 應用於alpha go，gmail，google maps等1000多個產品
● 於2023年11月開源，2023年2月發布1.0版本。2023年10月發布2.0版本
● 架構師jeff deam
● 領導實現mapreduce、bigtable、spanner
1、真正的可移植性
引入各種計算裝置的支援，包括：cpu/gpu/tpu，以及能夠很好地執行在移動端，如安卓裝置、io、樹莓派等等。
2、多語言支援
tensorflow有乙個合理的c++使用介面，也有乙個易用的python使用介面來構建和執行你的graphs，你可以直接寫python/c++程式。
3、高度的靈活性和效率
tensorflow是乙個採用資料流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟體庫能夠靈活進行組裝圖，執行圖。隨著開發的進展，tensorflow的效率在不斷的提高。
4、支援
tensorflow由谷歌提供支援，谷歌投入了大量精力開發tensorflow，它希望tensorflow成為機器學習研究人員和開發人員的通用語言。
谷歌數千種產品使用了tensorflow：
無數公司也用了tensorflow：
通過案例來了解分析tensorflow的整個結構
常規加法運算：
# coding:utf-8
def add(a, b):
return a + b
a = 1
b = 2
c = add(1, 2)
print(c)
# coding:utf-8
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
# 實現乙個加法演算法
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
sum1 = tf.add(a, b)
sess = tf.compat.v1.session()
print(sess.run(sum1))
● 圖預設已經註冊，一組表示tf.operation計算單位的物件和tf.tensor表示操作之間流動的資料單元的物件
● 獲取呼叫
1.tf.get_default_graph
2.op、sess或者tensor的graph屬性
● tf.graph()
● 使用新建立的圖
g = tf.graph()
with g.as_default():
a = tf.constant(1.0)
assert c.graph is g
**：
# coding:utf-8
import tensorflow as tf
import os
os.environ['tf_cpp_min_log_level'] = '2'
# 建立一張圖，上下文環境
g = tf.graph()
print(g)
with g.as_default():
c = tf.constant(11.0)
print(c.graph)
# 實現乙個加法運算
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
# 實現乙個加法演算法
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
sum1 = tf.add(a, b)
sess = tf.compat.v1.session()
print(sess.run(sum1))
print(a.graph)
print(sum1.graph)
print(sess.graph)
11.0
執行tensorflow操作圖的類，使用預設註冊的圖（可以指定執行圖）
● 會話資源
會話可能擁有很多資源，如tf.variable，tf.queuebase和tf.readerbase，會話結束後需要進行資源釋放
1.sess = tf.session() sess.run(...) tf.queuebase
2.使用上下文管理器
with tf.session() as sess:
sess.run(...)
● config = tf.configproto(log_device_placement=true)
● 互動式：tf.interactivesession()
● run(fetches,feed_dict=none,graph=none)
執行ops和計算tensor
● 巢狀列表，元祖，
namedtuple，dict或ordereddict（過載的運算子也能執行）
● feed_dict允許呼叫者覆蓋圖中指定張量的值，提供給placeholder使用
● 返回值異常
runtimeerror：如果它session處於無效狀態（例如已關閉）。
typeerrror：如果feches或feed_dict鍵是不合適的型別。
valueerror：如果feches或feed_dict鍵無效或引起tensor不存在。
**：
# coding:utf-8
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_eager_execution()
# 訓練模型
# 實時地提供資料去訓練
# placeholder是乙個佔位符，feed_dict乙個字典
plt = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[none, 3])
sess = tf.session()
print(sess.run(plt, feed_dict=))
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