TensorFlow 数据流教程 🧠

欢迎来到 TensorFlow 数据流教程！本教程将带你了解如何利用 TensorFlow 的数据流图进行高效计算与模型训练。如果你是初学者，这里会有基础知识；如果你有经验，可以深入探索高级技巧。🚀

什么是数据流图？

数据流图（Data Flow Graph）是 TensorFlow 的核心概念，它通过节点（操作）和边（张量）构建计算模型。每个节点代表一个操作，边代表数据（张量）的流动方向。例如：

• 节点：如 tf.add、tf.matmul
• 边：如输入数据流到计算节点，输出结果流向下一个节点

构建数据流的步骤

1. 定义计算节点
   使用 tf.Operation 创建计算步骤。 📌 示例代码：tf.add(a, b, name="add")

2. 连接数据流
   通过 tf.Tensor 将节点输入输出连接。 📌 示例代码：result = tf.matmul(input1, input2, name="matmul")

3. 执行计算图
   使用会话（Session）运行图：

   with tf.Session() as sess:
       output = sess.run(result)
   

数据流图的优势

• 可视化：方便理解复杂计算逻辑
• 优化：TensorFlow 自动优化计算路径
• 分布式：支持跨设备/跨网络的高效计算

扩展阅读

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