Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）的实现

Tensorflow编程系统Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。系统的主要任务是对输入进行处理，以得到想要的输出结果。对于任何一个系统来说，都应该拥有稳定、独立、能处理特殊任务的单一部件；且拥有一套良好的内部沟通机制，以让系统可以健康安全的运行。现实中的很多系统都是线性的，被设计好的、不能进行更改的，比如工厂的流水线,这样的系统并不具备自我调整的能力，无法对外界的环境做出反应，因此也就不具备“智能”。深度学习之所以具备智能，就是因为它具有反馈机制。深度学习具有一套对输出所做的评价函数，损失函数在对神经网络做出评价后，会通过某种方式更新网络的组成参数，以期望系统得到更好的输出数据。