这篇文章主要讲解了如何实现Tensorflow中的图和会话，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
Tensorflow编程系统
Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能的整体。系统的主要任务是对输入进行处理，以得到想要的输出结果。我们之前见过的很多系统都是线性的，就像汽车生产工厂的流水线一样，输入->系统处理->输出。系统内部由很多单一的基本部件构成，这些单一部件具有特定的功能，且需要稳定的特性；系统设计者通过特殊的连接方式，让这些简单部件进行连接，以使它们之间可以进行数据交流和信息互换，来达到相互配合而完成具体工作的目的。
对于任何一个系统来说，都应该拥有稳定、独立、能处理特殊任务的单一部件；且拥有一套良好的内部沟通机制，以让系统可以健康安全的运行。
现实中的很多系统都是线性的，被设计好的、不能进行更改的，比如工厂的流水线,这样的系统并不具备自我调整的能力，无法对外界的环境做出反应，因此也就不具备“智能”。
深度学习（神经网络）之所以具备智能，就是因为它具有反馈机制。深度学习具有一套对输出所做的评价函数（损失函数），损失函数在对神经网络做出评价后，会通过某种方式（梯度下降法）更新网络的组成参数，以期望系统得到更好的输出数据。
由此可见，神经网络的系统主要由以下几个方面组成：
定义好以上的组成部分，我们就可以用流程化的方式将其组合起来，让系统对输入进行学习，调整参数。因为该系统的反馈机制，所以，组成的方式肯定需要循环。
而对于Tensorflow来说，其设计理念肯定离不开神经网络本身。所以，学习Tensorflow之前，对神经网络有一个整体、深刻的理解也是必须的。如下图：Tensorflow的执行示意。
那么对于以上所列的几点，什么才是最重要的呢？我想肯定是有关系统本身所涉及到的问题。即如何构建、执行一个神经网络？在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。
图（tf.Graph）：计算图，主要用于构建网络，本身不进行任何实际的计算。计算图的设计启发是高等数学里面的链式求导法则的图。我们可以将计算图理解为是一个计算模板或者计划书。
会话（tf.session）：会话，主要用于执行网络。所有关于神经网络的计算都在这里进行，它执行的依据是计算图或者计算图的一部分，同时，会话也会负责分配计算资源和变量存放，以及维护执行过程中的变量。
接下来，我们主要从计算图开始，看一看Tensorflow是如何构建、执行网络的。
计算图
在开始之前，我们先复习一下Tensorflow的几种基本数据类型：
tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) tf.Variable(initializer, name) tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
