Operation，Tensor, Variable

Variable:

　　Variable(变量)维护graph(图)执行过程中的状态信息，常用于储存神经网络的权重。

Tensor:

Tensor(张量)是graph(图)中的边，是一个类型化的多维数组，作为神经网络中流动的数据。

Operation:

　　Operation(操作)是graph(图)中的节点，是一种符号化的运算过程。一个Operation可以有多个输入多个输出,或者没有输出，其

输出可以是tensor,也可以是Operation本身(主要用于计算损失函数)。

　　例如： z = tf.add(x, y) 中，x, y, z 是 tensor. 而tf.add是operation

　　train=optimizer.minimize(loss,name='train') ,loss是tensor, 而train是Operation。可通过print(loss)和pirnt(train)查看其类型。

抽取神经网络某一层的输出可以用：

　　若给operation 命名为conv5，则feature=graph.get_operation_by_name("conv5").outputs[0]

　　或者 feature=graph.get_tensor_by_name("conv5:0")

　　其中，conv5是operation的名字(name="conv5")，0是表示输出的第0个tensor

转载于:https://www.cnblogs.com/Tron/p/7483375.html

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