tensorflow的学习--开始篇

深度学习可以分为以下几个步骤：

1、准备数据。

2、搭建模型(分为前向搭建模型和反向搭建模型)。

3、迭代训练。

4、使用模型。 

工欲善其事必先利其器，进行深度学习有很多框架可以选择，比如keras、torch、pytorch等，这里我主要进行了tensorflow的学习，tensorflow开发的基本步骤可以分为：

  （1）定义tensorflow的输入节点

  （2）定义“学习”参数

  （3）定义“运算”

  （4）优化函数，优化目标

  （5）初始化所有变量

  （6）迭代更新参数到最优解

  （7）测试模型

  （8）使用模型

  关于上述的每一个步骤，下面会有详细的叙述，以及代码的解释。