术语表

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广播操作(Broadcasting operation)

一种用numpy-style broadcasting来保证tensor参数的形态兼容的操作。

Devices

一块可以用来运算并且拥有自己的地址空间的硬件，比如GPU和CPU。

eval

Tensor 的一个方法，返回 Tensor 的值。触发任意一个图计算都需要计算出这个值。只能在一个已经启动的会话的图中才能调用该 Tensor 值。

Feed

TensorFlow 的一个概念：把一个 Tensor 直接连接到一个会话图表中的任意节点。feed 不是在构建图(graph)的时候创建，而是在触发图的执行操作时去申请。一个 feed 临时替代一个带有 Tensor 值的节点。把feed数据作为run( )方法和eval( )方法的参数来初始化运算。方法运行结束后，替换的 feed 就会消失，而最初的节点定义仍然还在。可以通过tf.placeholder( )把特定的节点指定为 feed 节点来创建它们。详见Basic Usage.

Fetch

TensorFlow中的一个概念：为了取回运算操作的输出结果。取回的申请发生在触发执行图操作的时候，而不是发生在建立图的时候。如果要取回一个或多个节点（node）的 Tensor 值，可以通过在 Session 对象上调用run( )方法并将待取回节点（node）的列表作为参数来执行图表(graph)。详见Basic Usage。

Graph(图)

把运算任务描述成一个直接的无环图形（DAG），图表中的节点（node）代表必须要实现的一些操作。图中的边代表数据或者可控的依赖。GratheDef 是系统中描述一个图表的协议(api)，它由一个 NodeDefs 集合组成。一个GraphDef可以转化成一个更容易操作的图表对象。

IndexedSlices（索引化切片）

在 Python API 中，TensorFlow 仅仅在第一维上对 Tensor 有所体现。如果一个 Tensor 有k维，那么一个 IndexedSlices 实例在逻辑上代表一个沿着这个 Tensor 第一维的(k-1)维切片的集合。切片的索引被连续储存在一个单独的一维向量中，而对应的切片则被拼接成一个单独的k维 Tensor。如果 sparsity 不是受限于第一维空间，请用 SparseTensor。

Node（节点）

图中的一个元素。 把启动一个特定操作的方式称为特定运算图表的一个节点，包括任何用来配置这个操作的属性的值。对于那些多形态的操作，这些属性包括能完全决定这个节点（Node）签名的充分信息。详见graph.proto。

操作（Op/operation）

在 TensorFlow 的运行时中，它是一种类似 add 或 matmul 或 concat的运算。可以用how to add an op中的方法来向运行时添加新的操作。

在 Python 的API中，它是图中的一个节点。在tf.Operation类中列举出了这些操作。一个操作(Operation)的 type 属性决定这个节点（node）的操作类型，比如add和matmul。

Run

在一个运行的图中执行某种操作的行为。要求图必须运行在会话中。

在 Python 的 API 中，它是 Session 类的一个方法tf.Session.run。可以通过 Tensors 来订阅或获取run( )操作。

在C++的API中，它是tensorflow::Session类 的一个方法。

Session(会话)

启动图的第一步是创建一个 Session 对象。Session 提供在图中执行操作的一些方法。

在 Python API中，使用tf.Session。

在 C++ 的API中，tensorflow::Session是用来创建一个图并运行操作的类：

Shape

Tensor 的维度和它们的大小。

在一个已经启动的图中，它表示流动在节点（node）之间的 Tensor 的属性。一些操作对 shape 有比较强的要求，如果没有 Shape 属性则会报告错误。

在 Python API中，用创建图的 API 来说明 Tensor 的 Shape 属性。Tensor 的Shape 属性要么只有部分已知，要么全部未知。详见tf.TensroShape

在C++中，Shape 类用来表示 Tensor 的维度。tensorflow::TensorShape。

SparseTensor

在 Python API 中，它用来表示在 TensorFlow 中稀疏散落在任意地方的 Tensor 。SparseTensor 以字典-值格式来储存那些沿着索引的非空值。换言之，m个非空值，就包含一个长度为m的值向量和一个由m列索引(indices)组成的矩阵。为了提升效率，SparseTensor 需要将 indice（索引）按维度的增加来按序存储，比如行主序。如果稀疏值仅沿着第一维度，就用 IndexedSlices。

Tensor

Tensor是一种特定的多维数组。比如，一个浮点型的四维数组表示一小批由[batch,height，width，channel]组成的图片。

在一个运行的图(graph)中，它是一种流动在节点（node）之间的数据。 在 Python 中，Tensor 类表示添加到图的操作中的输入和输出，见tf.Tensor，这样的类不持有数据。

在C++中，Tensor是方法Session::Run( )的返回值，见tensorflow::Tensor，这样的 Tensor 持有数据。

Tensor排名、形状和类型

张量的阶、形状、数据类型

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.

阶

在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶.

    t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量.对于一个二阶张量你可以用语句t[i, j]来访问其中的任何元素.而对于三阶张量你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素.

形状

TensorFlow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数.下表展示了他们之间的关系：

形状可以通过Python中的整数列表或元祖（int list或tuples）来表示，也或者用TensorShape class.

数据类型

除了维度，Tensors有一个数据类型属性.你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型：