https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/81952848

tensorflow中文社群

http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutoria

我們通過操作符號變數來描述這些可互動的操作單元，可以用下面的方式建立一個：

x = tf.placeholder("float", [None, 784])

x不是一個特定的值，而是一個佔位符placeholder，我們在TensorFlow執行計算時輸入這個值。我們希望能夠輸入任意數量的MNIST影象，每一張圖展平成784維的向量。我們用2維的浮點數張量來表示這些圖，這個張量的形狀是[None，784 ]。（這裡的None表示此張量的第一個維度可以是任何長度的。）

我們的模型也需要權重值和偏置量，當然我們可以把它們當做是另外的輸入（使用佔位符），但TensorFlow有一個更好的方法來表示它們：Variable 。 一個Variable代表一個可修改的張量，存在在TensorFlow的用於描述互動性操作的圖中。它們可以用於計算輸入值，也可以在計算中被修改。對於各種機器學習應用，一般都會有模型引數，可以用Variable表示。

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))