以下内容整理自3月1日由安创空间举办的“Tech Day（安创技术日）”上，嘉宾 UCloud Ai产品研发工程师 段石石关于《TensorFlow框架的基础介绍及应用案例》的直播分享材料，非全文摘录。
关注安创空间及前沿技术研究（ID：aainstitute）公众号，在公众号主页面回复“0301“，即可下载完整文档及视频哦~
参与调研，为我们的改进提出宝贵意见。
分享嘉宾： 段石石
UCloud Ai 产品研发工程师
安创小笔记
互动提问
1、想咨询下tf读取数据的问题，比如读取训练样本到cnn,用tf格式怎么实现？
Feeding: build feed_dict when running each stepReading from files: build an input pipeline reads the data from files at the beginning of a TensorFlow graph（tf.Example）Preloaded data: new a constant or variable in the TensorFlow graph holds all the data(Usually small data)
2、如何并行化部署？
并行化做分布式训练的话，可以关注TensorFlow的生态里面有一个kubernetes的目录，里面有做这个并行化部署的东西可以参考。这个是个很难说的问题，有兴趣的朋友可以在这个目录内容里面做一些了解和学习，里面讲解得很详细。
https://github.com/tensorflow/ecosystem/tree/master/kubernetes
3、TensorFlow的基础技巧
基础的话就是去看一看Deap Learnling的公开课，技巧的话就是看看代码，多看看TensorFlow里的代码和examples，写一写，跑一跑，就能了解框架性的东西。
4、请推荐TensorFlow入门学习的相关书籍。
有两本中文的书籍有推荐，但是大神还是支持多去看看开源的文档，开源的项目，ppt里面有一些推荐，去了解TensorFlow。
5、TensorFlow的版本问题
现在有tf_upgrade.py用来更新写的tf代码,在官方网站上面都是可以找到的，给它一个input_file，输出一个output_file，做版本的迁移，还有就是针对目录，input的目录，output的目录，大部分代码都很容易迁移到新的1.0的版本。
具体细节可参见：
https://www.tensorflow.org/install/migration
6、graph的结构图重复问题
graph的结构图重复问题raph在定义图的时候，有很多OP，是可以共用计算的，能共用的OP，他只是数据不一样，就把整个graph合在一起来处理，一个图中有很多冗余，它就是为了处理这些冗余。