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4）——tensorflow是一个可以在多种语言环境和框架之间进行通用计算的软件库，提供可以通过它进行计算的指令操作，用户可以通过它自由的开发预训练模型。tensorflow通过键值对将数据输入计算环境，并使用hdf5格式的rawfile输出结果。tensorflow很重要的一点，就是它由很多工具包。

tensorflow最为最常用的工具包是tensorflow.js，它是tensorflow的javascriptapi。工具包在以后的文章中会详细介绍它的使用方法，本文主要分享下javascript中创建tensorflow的数据流图的方法人机交互与人工智能，具体方法在文章后面有介绍。什么是数据流图[1]不同的tensorflow版本之间已经兼容数据流图[2]的标准，它用来表示预训练的神经网络结构。

在构建数据流图的时候，首先在上层定义一个模型人机交互与人工智能，所以构建数据流图时，不需要在模型上进行准备，即使上一层特征图是用数组表示的。图1：最简单的数据流图tensorflow中的数据流图如上图所示，其中左图是一个数据流图，右图是tensorflow最新的版本，所有的网络都是以rnn(recurrentneuralnetwork)为主。

tensorflow最新版本中的rnn结构比较灵活，例如可以用这种方式为输入生成shape为void的输出。当然，我们先从一个简单的tensorflow模型，构建最原始的数据流图开始。tensorflow的默认类是scala为自己实现的：tf.nn.simplexmodels。其中要构建一个简单的神经网络，包括神经元以及循环流图的节点。

模型默认创建了一个普通的dataset类，用来接收图像等数据：>>library(tf。nn。simplexmodels)library(global。data)library(tf。graph)tf。nn。simplexmodels()通过上面一段代码可以创建tensorflow中的数据流图：>>library(tf。

nn。simplexmodels)library(tf。graph)p_x=tf。concat([3,4,5],axis=。

1)p_y=tf.concat([7,8,9],axis=

1)_y=tf.concat([7,8,9],axis=

1)>>p_y=tf.concat([7,8,9],axis=

1)>>p_x+p_y.shape#array([3,4,5])>>p_y+p_x.shape#array([7,8,9])p_x和p_y的index位置关系为：1。表示的含义