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【摘要】：图8-6张量的表现形式数据流为了让TensorFlow可以支持不同的程序设计程序语言接口，并且让TensorFlow程序可以在各种平台执行，所有的TensorFlow程序都是先建立“计算图”，这是张量运算和数据处理的流程。可以使用TensorFlow提供的模块以不同的程序设计语言建立“计算图”。如图8-7所示，这是典型的“计算图”功能很简单，其算式为y=MatMul（x，w）+b。图8-7TensorFlow计算图在上面的“计算图”中：节点代表运算，而边代表张量的数据流。
（1）张量
在数学里，张量是一种几何实体或广义上的“数量”，在此“数量”包含“标量、向量或矩阵”。零维的张量为标量，一维的张量是向量，二维以上的张量是矩阵，如图8-6所示。
图8-6 张量的表现形式
（2）数据流
为了让TensorFlow可以支持不同的程序设计程序语言接口，并且让TensorFlow程序可以在各种平台执行，所有的TensorFlow程序都是先建立“计算图”，这是张量运算和数据处理的流程。
可以使用TensorFlow提供的模块以不同的程序设计语言建立“计算图”。TensorFlow提供的模块非常强大，可以设计张量运算流程，并且构建各种深度学习或机器学习模型。捡来“计算图”完成后，可以在不同的平台上执行“计算图”。
如图8-7所示，这是典型的“计算图”功能很简单，其算式为y=MatMul（x，w）+b。其中，x、w、b都是张量，w与b线使用随机数进行初始化，使用MatMul将x与w进行张量乘积，再加上b，最后结果是y。
图8-7 TensorFlow计算图
在上面的“计算图”中：节点（node）代表运算，而边（edge）代表张量的数据流。可以想象边就是管线，张量（数据）在管线中流动。经过节点运算后，转换成不同的张量（数据）。
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