计算机视觉笔记总目录
1 Eager Execution与Graph Execution
1.1 Graph Execution（图模式）
特点：
- 预先定义计算图，运行时反复使用，不能改变
- 速度更快，适合大规模部署，适合嵌入式平台
TensorFlow 的图执行模式是一个符号式的（基于计算图的）计算框架。简而言之，如果你需要进行一系列计算，则需要依次进行如下两步：
- 1、建立一个 “计算图”，这个图描述了如何将输入数据通过一系列计算而得到输出；
- 2、建立一个会话，并在会话中与计算图进行交互，即向计算图传入计算所需的数据，并从计算图中获取结果。
- Session 用来给定 Graph 的输入，指定 Graph 中的结果获取方式， 并启动数据在 Graph 中的流动
- 拥有并管理 Tensorflow 程序运行时的所有资源，资源包括:硬件(CPU,GPU)，数据
使用计算图与会话进行基本运算，这里做一个最基本的运算示例。