现在的任务：1，复习考试 2，快速入门tensorflow
今天搞了半天终于在windows下搭建好了cpu 的tensorflow。
实际上编写tensorflow可以总结为两步.
（1）组装一个graph;
（2）使用session去执行graph中的operation。
1.graph 和 session
（1）计算图
Tensorflow 是基于计算图的框架，因此理解 graph 与 session 显得尤为重要。不过在讲解 graph 与 session 之前首先介绍下什么是计算图。假设我们有这样一个需要计算的表达式。该表达式包括了两个加法与一个乘法，为了更好讲述引入中间变量c与d。由此该表达式可以表示为：
当需要计算e时就需要计算c与d，而计算c就需要计算a与b，计算d需要计算b。这样就形成了依赖关系。这种有向无环图就叫做计算图，因为对于图中的每一个节点其微分都很容易得出，因此应用链式法则求得一个复杂的表达式的导数就成为可能，所以它会应用在类似tensorflow这种需要应用反向传播算法的框架中。
点此链接！！！参照好文
数据结构：rank，shape，data-types
rank就相当于维度，rank=2就是二维的，（x，y）
rank=3 就是三维的 (x,y,z)
