TensorFlow 是一个开源的端到端机器学习平台，它广泛用于数据流编程，特别是深度学习应用。本页面将介绍 TensorFlow 的核心架构，并包含一些关键组件。
核心组件
计算图 (Computational Graph): TensorFlow 的核心概念之一是计算图，它将计算过程表示为一系列的节点和边。节点表示计算操作，边表示操作之间的数据依赖关系。
会话 (Session): 会话用于执行计算图。它允许你启动一个执行环境，在该环境中可以执行操作、获取数据、评估表达式等。
张量 (Tensor): 张量是 TensorFlow 中的多维数组，可以用来存储数据。它们可以是标量、向量、矩阵等。
操作 (Operation): 操作是 TensorFlow 的核心，它们用于执行计算。例如，加法、矩阵乘法、卷积等。
层 (Layers): TensorFlow 提供了一系列预定义的层，这些层可以用于构建复杂的神经网络。
TensorFlow 架构图
TensorFlow 的架构可以分为以下几个部分：
- 前端：包括定义计算图的操作和函数。
- 后端：负责执行计算图，包括优化和硬件加速。
- 中间表示：将前端定义的计算图转换为后端可以执行的形式。
TensorFlow 架构图
扩展阅读
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