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TensorFlow 与其他编程语言非常不同。

首先通过将程序分为两个独立的部分，构建任何拟创建神经网络的蓝图，包括计算图的定义及其执行。起初这对于传统程序员来说看起来很麻烦，但是正是图定义和执行的分开设计让 TensorFlow 能够多平台工作以及并行执行，TensorFlow 也因此更加强大。

计算图：是包含节点和边的网络。本节定义所有要使用的数据，也就是张量（tensor）对象（常量、变量和占位符），同时定义要执行的所有计算，即运算操作对象（Operation Object，简称 OP）。

每个节点可以有零个或多个输入，但只有一个输出。网络中的节点表示对象（张量和运算操作），边表示运算操作之间流动的张量。计算图定义神经网络的蓝图，但其中的张量还没有相关的数值。

为了构建计算图，需要定义所有要执行的常量、变量和运算操作。常量、变量和占位符将在下一节中介绍，数学运算操作将在矩阵运算章节中详细讨论。

本节将用一个简单的例子描述程序结构——通过定义并执行计算图来实现两个向量相加。

计算图的执行：使用会话对象来实现计算图的执行。会话对象封装了评估张量和操作对象的环境。这里真正实现了运算操作并将信息从网络的一层传递到另外一层。不同张量对象的值仅在会话对象中被初始化、访问和保存。在此之前张量对象只被抽象定义，在会话中才被赋予实际的意义。

具体做法

通过以下步骤定义一个计算图：

1. 在此以两个向量相加为例给出计算图。假设有两个向量 v_1 和 v_2 将作为输入提供给 Add 操作。建立的计算图如下：