x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any number of MNIST images, each flattened into a 784-dimensional vector. We represent this as a 2-D tensor of floating-point numbers, with a shape [None, 784]. (Here None means that a dimension can be of any length.)
TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.
阶
在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶.
t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量.对于一个二阶张量你可以用语句t[i, j]来访问其中的任何元素.而对于三阶张量你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素.
| 阶 | 数学实例 | Python 例子 |
|---|---|---|
| 0 | 纯量 (只有大小) | s = 483 |
| 1 | 向量(大小和方向) | v = [1.1, 2.2, 3.3] |
| 2 | 矩阵(数据表) | m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] |
| 3 | 3阶张量 (数据立体) | t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]] |
| n | n阶 (自己想想看) | .... |
形状
TensorFlow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数.下表展示了他们之间的关系：
| 阶 | 形状 | 维数 | 实例 |
|---|---|---|---|
| 0 | [ ] | 0-D | 一个 0维张量. 一个纯量. |
| 1 | [D0] | 1-D | 一个1维张量的形式[5]. |
| 2 | [D0, D1] | 2-D | 一个2维张量的形式[3, 4]. |
| 3 | [D0, D1, D2] | 3-D | 一个3维张量的形式 [1, 4, 3]. |
| n | [D0, D1, ... Dn] | n-D | 一个n维张量的形式 [D0, D1, ... Dn]. |
形状可以通过Python中的整数列表或元祖（int list或tuples）来表示，也或者用TensorShape class.
数据类型
除了维度，Tensors有一个数据类型属性.你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型：
| 数据类型 | Python 类型 | 描述 |
|---|---|---|
DT_FLOAT |
tf.float32 |
32 位浮点数. |
DT_DOUBLE |
tf.float64 |
64 位浮点数. |
DT_INT64 |
tf.int64 |
64 位有符号整型. |
DT_INT32 |
tf.int32 |
32 位有符号整型. |
DT_INT16 |
tf.int16 |
16 位有符号整型. |
DT_INT8 |
tf.int8 |
8 位有符号整型. |
DT_UINT8 |
tf.uint8 |
8 位无符号整型. |
DT_STRING |
tf.string |
可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组. |
DT_BOOL |
tf.bool |
布尔型. |
DT_COMPLEX64 |
tf.complex64 |
由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数. |
DT_QINT32 |
tf.qint32 |
用于量化Ops的32位有符号整型. |
DT_QINT8 |
tf.qint8 |
用于量化Ops的8位有符号整型. |
DT_QUINT8 |
tf.quint8 |
用于量化Ops的8位无符号整型. |