张量.计算图.会话 基本概念 基于Tensorflow的NN: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(Tensor):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],…