1. Variable 变量
在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。
定义语法： state = tf.Variable()
import tensorflow as tf
state = tf.Variable(0, name='counter')
# 定义常量 one
one = tf.constant(1)
# 定义加法步骤 (注: 此步并没有直接计算)
new_value = tf.add(state, one)
# 将 State 更新成 new_value
update = tf.assign(state, new_value)
如果你在 Tensorflow 中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .
到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活 init 这一步.
# 如果定义 Variable, 就一定要 initialize
# init = tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
init = tf.global_variables_initializer() # 替换成这样就好
# 使用 Session
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for _ in range(3):
sess.run(update)
print(sess.run(state))
注意：直接 print(state) 不起作用！！
一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！
2.Placeholder 传入值
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.
Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(*, feed_dict={input: }).
在 Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式
import tensorflow as tf
#在 Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output
ouput = tf.multiply(input1, input2)
接下来, 传值的工作交给了 sess.run() , 需要传入的值放在了feed_dict={} 并一一对应每一个 input. placeholder 与 feed_dict={} 是绑定在一起出现的。
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
总的来说
就是一开始初始化好placeholder，还有其他一些的运算例如ouput = tf.multiply(input1, input2)，
然后下面一行代码：print(sess.run(ouput, feed_dict={input1: [7.], input2: [2.]}))
表示你运行sess.run的时候再用字典传入初始的值
