使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:

• 使用图 (graph) 来表示计算任务.
• 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
• 使用 tensor 表示数据.
• 通过 变量 (Variable) 维护状态.
• 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.

TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width,channels].

构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图.

Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作.

with tf.Session() as sess:

  result = sess.run([product])

  print result

在实现上, TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU). 一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.

如果机器上有超过一个可用的 GPU, 除第一个外的其它 GPU 默认是不参与计算的. 为了让 TensorFlow 使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with...Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU 执行操作:

with tf.Session() as sess:

  with tf.device("/gpu:1"):

    matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

    matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

    ...