前言
TensorFlow是Google团队开发的一款开源的用于各种感知和语言理解任务的机器学习框架。它的底层核心引擎由C++实现，但提供了Python、C++、Java、Go等常用计算机语言的接口，可谓是覆盖面很广。开发平台支持Windows、Linux和macOS。
相较于Caffe，TensorFlow上手较难，运行速度慢，且内存耗费高，但是TensorFlow使用了张量（tensor）运算的符号图方法，使得新网络的指定变得相当容易，可支持快速开发，即灵活性很高。加上是Google的亲儿子，很快得到了很多人的认同。
什么是张量运算的符号图方法？符号图也称作数据流图，使用tensorflow时，使用的数据（以张量存在）都得放在数据流图中进行计算。下图为一个数据流图截断：
节点在图中表示对数据进行相关操作，线则表示在节点间相互联系的多维数据数组， 即张量（tensor)。训练模型时，tensor会不断的从数据流图中的一个节点流到另一节点, 这也是TensorFlow名字的由来。
最后提下张量，张量是矢量概念的推广，一维的张量称作矢量或向量，如[1, 2, 3]；二维的张量称作矩阵，如[[2, 3], [2, 4]]；以此类推，后面还有三维，四维等。
数据流图中的基础知识
1.session：
session是一个会话控制处理模块，是Tensorflow为了控制和输出对应执行语句。举个栗子，考试的时候，老师在将卷子发完给所有同学之前是不可以动笔答题的（将所有变量进行定义占位），发完卷子后，同学们得到了通知，进行针对不同的题目进行相应的答题步骤（将之前所有定义的变量进行赋值和计算，并针对这些变量进行一系列处理）。
回到Tensorflow上，上面的例子中，后序的答题过程，就是在session完成的，而启动的开关就是session.run()。
import tesorflow as tf
#进行定义占位，不作运算和赋值
x1 = tf.constant(3) #定义一个常量张量
x2 = tf.constant(2)
res = tf.multiply(x1, x2) #乘法
#创建一个会话，并把之前所有变量进行赋值和计算
with tf.Session() as sess:
ans = sess.run(res)
print(ans) #6
2.Variable：
Variable是tensorflow中变量定义的关键字，即定义变量需要使用tf.Variable()。这里需要注意一点，只要是定义了变量，就需要进行初始化，初始化的过程就是将你定义的变量变为数据流图中使用的张量格式。
import tesorflow as tf
x1 = tf.Variable(3) #定义一个变量
x2 = tf.Variable(2)
res = tf.multiply(x1, x2)
#将所有定义的变量初始化为张量
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init) #进行激活，执行
print(sess.run(res)) #6
3.scope：
scope表示域，即变量的作用域。平时在写代码过程中，因为很少会出现很多变量的情况，所以很难体现出scope的作用。而在深度学习网络中，如果不做处理，动则上百个变量是常见的，所以为了便于管理代码，推荐使用scope。下面两张图生动形象的诠释了scope的作用：
TensorFlow中有两种scope，一种是name_scope，另一种是variable_scope。name_scope主要用于管理一个数据流图里面的各种layer（也称op），实现一种层次化且有条理的管理，避免各个layer之间命名冲突。而variable_scope一般也可以实现name_scope的作用，但它还有一个更重要的作用，用于管理一个数据流图中变量的名字，避免变量之间的命名冲突。
提到变量命名，先介绍下定义变量的方法也有两种，一种是上面提到的Variable，当在使用Variable定义变量时， 系统会自动检测命名是否冲突并自动处理；还有一种get_variable，使用它定义变量，当遇到要创建重名变量而该变量名没有设置为共享变量时，会报错。
with tf.name_scope("scope1"):
x1 = tf.Variable(name='var1', initial_value=[1], dtype=tf.float32)
x2 = tf.Variable(name='var1', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
init = tf.constant_initializer(value=1) #给x3赋值
#默认为不共享
x3 = tf.get_variable(name='var2', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer = init)
#x4 = tf.get_variable(name='var2', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer = init)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化
print(x1.name) # scope1/var1:0
print(sess.run(x1)) # [1.]
print(x2.name) # scope1/var1_1:0
print(sess.run(x2)) # [2.]
print(x3.name) # var2:0
print(sess.run(x3)) # [1]
#print(sess.run(x4)) #error
使用变量共享：
with tf.variable_scope("scope") as scope:
x1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32)
scope.reuse_variables() # 设置为使用共享变量
x2 = tf.get_variable(name='var1')
#或者使用 with tf.variable_scope("scope", reuse=reuse):
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(x1.name) #scope/var1:0
print(sess.run(x1)) #[0.34196675]，默认随机初始化值
print(x2.name) #scope/var1:0
print(sess.run(x2)) #[0.34196675]
variable_scope的其它常见使用方式：
def fun(x1, x2, scope):
with tf.variable_scope(scope) :
return tf.multiply(x1, x2)
with tf.variable_scope("fun"):
x1 = tf.constant(1) #定义一个常量张量
x2 = tf.Variable(2) #定义一个变量，后面需要初始化
#在fun1域作运算
res = fun(x1 = x1, x2 = x2, scope = "fun1")
#在fun2域作运算
res = fun(x1 = res, x2 = x2, scope = "fun2")
#在fun3域作运算
res = fun(x1 = res, x2 = res, scope = "fun3")
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(res)) #16
上图为一个简单的scope运用。值得一提的是，可以把最外层的fun看成一个layer，里面的fun1，fun2，fun3可以替换成相应的卷积，激活操作，最后多个layer进行组合，就是一个深度学习大概的网络模型结构啦。
4.placeholder
在Tensorflow中，每生成一个常量，就需要在数据流图中增加一个节点（如上图），数据量较大时，会导致图特别大。为了解决这个问题，需使用placeholder来输入数据，它相当于定义了一个位置。总结下就是，placeholder是一个占位符，用来暂时储存变量。将上面的代码修改为使用placeholder：
def fun(x1, x2, scope):
with tf.variable_scope(scope) :
return tf.multiply(x1, x2)
with tf.variable_scope("fun"):
#placeholder需要定义type，一般为float32
x1 = tf.placeholder(tf.float32)
x2 = tf.placeholder(tf.float32)
#在fun1域作运算
res = fun(x1 = x1, x2 = x2, scope = "fun1")
#在fun2域作运算
res = fun(x1 = res, x2 = x2, scope = "fun2")
#在fun3域作运算
res = fun(x1 = res, x2 = res, scope = "fun3")
with tf.Session() as sess:
#传值
print(sess.run(res, feed_dict = {x1:2, x2:3})) #324
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