参考资料：中国大学mooc——人工智能：Tensorflow笔记 北京大学 曹健
一、基本概念
Tensorflow 用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执
行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。
张量:张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。
0阶张量称作标量,表示一个单独的数;
举例 S=123
1阶张量称作向量,表示一个一维数组;
举例 V=[1,2,3]
2阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 列个元素,每个元素可
以用行号和列号共同索引到;
举例 m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
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