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概念
計算圖可以認爲是TensorFlow中的數據流向圖，TensorFlow1.x版本採用的靜態圖的機制。即先搭圖後計算的特點。有了計算圖，可以將數據“導流到”計算圖的入口處進行數據的運算等相關的處理。
知識點
- TensorFlow中採用圖（Graph）來表示計算任務——即稱爲計算圖。
- 在會話（Session）的上下文（Context）中執行計算圖。
- 通過張量（Tensor）來表示數據。
- 通過變量（Variable）來維護狀態。
- 通過Feed合Fetch爲任意操作賦值與取值
tf.constant([[4],[5]])是代表了定義了一個shape爲（1，2）的常量，數值已經存放進去，可以爲這個常量進行命名。
tf.matmul(ve1, ve2)定義了一個矩陣的相乘操作，如果vec1的shape爲（1，2），vec2的shape爲（2，1）則相乘的結果爲（1，1）
tf.Session()定義了會話，所有的操作以及數據都是通過會話導入到計算圖中的。
示例
import tensorflow as tf
# 創建常量矩陣 1 * 2的與2 * 1的
vec1 = tf.constant([[1,2]])
vec2 = tf.constant([[3],[4]])
# 創建乘法操作，將vec1與vec2進行相乘
res = tf.matmul(vec1, vec2)
#創建會話`session`，執行已經定義的操作
with tf.Session() as sess:
res = sess.run(res)
print(res)