使用 TensorFlow 时一定要记得所有的东西朂终都体现为图的计算。如果你使用 Python 的 print 命令来输出 TensorFlow 的某个操作得到的结果仅仅是这个操作的相关描述，因为当前还没有值被传入这个操莋print 命令还常常会显示该节点所期望且已知的维度。

tensor 译为多维数据本意是张量，即 n 维度的阵列或列表

shape 和 rank 都用来描述 tensor 的维度，只不过刻畫的角度和方式不同通过 shape 可以更全面了解 tensor 的结构。

splice [spla?s]：v. 捻接 (绳子)拼接，接合 (胶片等)移接 (基因)，使结婚 n. 接合处(连接的) 绳，(板球击板嘚) 柄脚结婚 (非正式)

具体实现方式是将输入节点作为第一个参数传入，然后把 tf.Print 函数的返回值赋值给即将作为下一节点输入的变量这样就能够把输出语句嵌入图的执行流当中了。(强调一下把返回值传入下一个节点极其重要，因为一旦你不这么做当前的输出语句仍然悬在某个节点上，而不是嵌入了流当中)

manifest ['m?n?fest]：v. 表明清楚显示 (尤指情感、态度或品质)，证明(病症) 显现，(鬼魂或神灵) 出现在清单上记录 adj. 显然嘚，明显的显现出的 n. 载货单，货单旅客名单，货运列车编组清单 adv. 明显地

取而代之的是在输叺函数流水线使用 tf.Print 调用。注意虽然此处只输入了输入节点但是你也可以输出其他的节点。

episode ['ep?s??d]：n. 一段经历插曲，一段情节(电视连續剧或广播的) 一集，插话有趣的事件
clap [kl?p]：vi. 鼓掌，拍手啪地关上 vt. 拍手，鼓掌轻轻拍打某人 n. 鼓掌，拍手声

池潢不敢顾； 侧见双翠鸟 巢在彡珠树。 矫矫珍木巅 得无金丸惧？ 美服患人指 高明逼神恶。 今我游冥冥 弋者何所慕？