從本篇文章開始，作者正式開始研究Python深度學習、神經網絡及人工智能相關知識。前一篇文章講解了TensorFlow基礎和一元直線預測的案例；本篇文章將詳細介紹Session、變量、傳入值和激勵函數。主要結合作者之前的博客和"莫煩大神"的視頻介紹，后面隨著深入會講解具體的項目及應用。

基礎性文章，希望對您有所幫助，如果文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~文章最初想以TensorFlow2.0撰寫，但更改太多，而且自己也是初學者，所以想先學深入后續再補充2.0相關知識。同時自己作為人工智能的菜鳥，希望大家能與我在這一筆一劃的博客中成長起來，共勉。

文章目錄

• 一.tensor張量
• 二.Session
• 三.常量和變量
• 四.placeholder傳入值
• 五.激勵函數
• 六.總結

同時推薦前面作者另外三個Python系列文章。從2014年開始，作者主要寫了三個Python系列文章，分別是基礎知識、網絡爬蟲和數據分析。2018年陸續增加了Python圖像識別和Python人工智能專欄。

• Python基礎知識系列：Pythonj基礎知識學習與提升
• Python網絡爬蟲系列：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Python人工智能] 三.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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