根据给的文档，

1. 图:

   

   • 用图来表示计算任务，使得麻烦的数据流和操作Neng够以清晰的方式组织起来。
   • 图中的节点代表计算操作，边代表数据流。

2. 会话:

   • 在会话的上下文中施行图，它是一个施行图计算的上下文。
   • 会话允许您运行计算、访问变量、评估操作等。

3. 张量:

   • 用张量表示数据， 是TensorFlow中的基本数据结构，用于存储不同维度的数据。
   • 张量Neng是许多维的，比如一个一维向量、二维矩阵或者三维张量。

4. 变量:

   • 变量是TensorFlow中的可训练参数，它们在训练过程中会不断geng新鲜。
   • 变量Neng用来存储模型参数，如权沉和偏置。

5. feed:

   • 在TensorFlow中，feed用于在运行会话时传递具体值给图中的变量。
   • 这通常用于指定训练数据或其他需要在运行时动态给的值。

6. fetch:

   • fetch用于从运行会话的图中检索计算后来啊。
   • 这通常用于获取模型输出、亏本值或其他中间计算后来啊。

比方说 在中，您兴许会用以下代码来设置和运行会话：

python

weights = tf.Variable)

output = tf.matmul

model.compile

with tf.Session as sess: sess.run) # 初始化变量 for epoch in range: # feed输入数据 for batch in dataset: feed_dict = {inputs: batch, labels: batch} # fetch亏本值 loss = sess.run print

在这玩意儿例子中，我们先说说定义了变量weights，然后定义了一个矩阵乘法操作output，代表模型的输出。在会话中， 我们初始化变量并遍历数据集，对于个个批次我们设置feed_dict来给输入数据和标签，然后通过sess.run施行操作，并获取亏本值。