详细内容请参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书
Tensorflow基础知识包括计算模型，数据模型，运行模型
1、计算模型-计算图
Tensorflow是通过计算图的形式来表述计算的编程系统，程序的运行包括定义计算（包括变量、算法）和执行计算的两个步骤。
默认情况下Tensorflow会自动维护一个默认计算图，可以通过tf.get_default_graph()查看这个计算图
运行结果：
另外，可以 tf.Graph()、as_default()函数建立自己的计算图，需要注意在程序运行时需要在会话里指明计算图使用哪个:
运行结果：
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2、数据模型-张量
定义：张量可以简单理解为多维数组，但其保存的不是数字内容，保存的是如何得到这些数字的计算过程
三要素：名字、维度、类型
运行结果
add:0表示c是计算节点add的第一个结果输出
shape(2,)表示c是个一维数组，数组长度为2
dtype=int32表示c的类型
3、运行模型-会话
使用session有两种模式，一种需要调用会话生成函数和关闭函数，另一种利用上下文管理器不用记着关闭会话