Вводная информация. TensorFlow

1.

Вводная информация. ПОВТОРИМ ЕЩЕ РАЗ ИДЕЮ РЕАЛИЗАЦИИ
Графы потоков данных описывают математические вычисления из
ориентированных узлов & ребер графа. Узлы обычно реализуют математические
операции, но могут также представлять конечные точки, чтобы показать
результаты, или для чтения / записи постоянных переменных. Ребра описывают
входные / выходные взаимоотношения между узлами. Ребра носят данные
динамического размера многомерных массивов (эти ребра и называют tensor).
Узлы вычислительных устройств назначаются и выполняются асинхронно и
параллельно, когда все тензоры из входящих ребер становится доступными.
ИЛИ ПО-ДРУГОМУ

2.

Здесь х не конкретное значение. Это заполнитель, значение, которое мы
подадим на вход, когда мы попросим TensorFlow запустить вычисление.
Например, мы хотим, чтобы была возможность вводить любое количество
MNIST изображений(28*28=784pxl ). Мы представляем это как тензор 2-D чисел с
плавающей точкой, с формой *None, 784+. (Здесь None означает, что измерение
может быть любой длины.)