一、前言：
TensorFlow是一個基於計算圖的數值計算系統。（計算圖是有向圖）
計算圖的執行順序可以看作數據TensorFlow按照圖的拓撲順序，從輸入節點逐步流過所有的中間節點，最終流到輸出節點的過程。
即是從流圖的一段流動到另一端的過程。
這個有向圖的中的節點，是數學計算操作的算子（op），邊爲參與計算的高維數組數據，即tensor。
Tensor : 張量，代表N維數組。用來表示數據，是存儲數據的容器。在python中張量通常存儲在Numpy數組中。
Flow : 流，代表基於數據流圖的計算。
把N維數字從流圖的一端流動到另一端的過程，就是人工智能神經網絡進行分析和處理的過程。
二、相關概念
1、圖（Graph）：
計算任務，也就是我們要做的一些操作 ；
2、會話（session）:
建立會話，此時會生成一張空圖。在會話中添加節點和邊，形成一張圖。一個會話可以有多個圖，通過執行這些圖得到結果。
**如果把每個圖看做一個車牀，那會話就是一個車間，裏面有若干個車牀，用來把數據（tensor）生產成結果。 **
3、tensor：
用來表示數據，是我們的原料。
4、變量（variable）：
用來記錄一些數據和狀態，是我們的容器。
5、Feed和Fetch：
可以任意的操作、賦值或從其中獲取數據，相當於一些鏟子，可以操作數據。
6、形象比喻：
把會話看作車間，圖看作車牀，裏面用tensor作原料，變量作容器，feed和fetch作鏟子，把數據加工成我們需要的結果。