TensorFlow 的基本概念和使用场景

一、基本概念

（一）张量（Tensor）

张量是 TensorFlow 中最基本的数据结构，它可以看作是多维数组或列表。零阶张量表示标量（单个数字），一阶张量表示向量（一维数组），二阶张量表示矩阵（二维数组），而三阶及以上的张量则是更高维度的数组。例如，在图像识别任务中，一张彩色图像可以表示为一个三阶张量，三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道（红、绿、蓝）。张量是计算图中数据流动的载体，各种操作都是基于张量进行的。

（二）计算图（Computational Graph）

计算图是 TensorFlow 进行计算的核心概念。它由节点（Node）和边（Edge）组成，节点表示操作（如加法、乘法、卷积等），边表示张量在操作之间的流动。计算图定义了计算的流程和依赖关系。在构建计算图时，并不会立即执行计算，而是在会话（Session）中启动计算图后，才会按照定义的顺序执行操作。这样的设计使得计算图可以被优化、并行执行和分布式计算，提高计算效率。

（三）会话（Session）

会话是 TensorFlow 中执行计算图的环境。通过会话，我们可以将计算图加载到各种计算设备（如 CPU、GPU）上执行，并获取计算结果。在会话中，我们可以分配资源，初始化变量，运行计算图中的操作。会话负责管理计算图的执行过程，包括计算资源的分配、操作的调度等。

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