Tensorflow的计算图是怎样的

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TensorFlow哲学

separates definition of computations from their execution

对定义计算和计算的执行做了分离。

tensorflow的编程和以往接触的编程方式有很大差异。以前的编程，无论是编译类型语言还是动态解释型语言，变量计算后，就会得到结果，比如c=a+b，当执行完语句后，就会得到c的值。

1import tensorflow as tf 
2a = tf.add(3, 5)

接下来，我们打印 a，看看发生什么：

1print (a) 
2Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32)

这就验证了之前所说，计算图和执行计算图做了严格的分离，所以此时打印得不到a值。

如何得到a值？

1with tf.Session() as sess:
2    print(sess.run(a))

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