機器學習框架用到tensorflow，在此試着總結簡單的使用方法：包括存儲訓練好的模型以及加載相應模型。
學習的內容主要是由極客學院（http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/overview.html）翻譯的tensorflow官方文檔中文版，但是有個問題，tensorflow發佈一年的時間裏，有些使用辦法已經發生變化，請注意。時間節點——2017/06/24
下載及安裝就不在此說明了，請自行百度。
首先簡單介紹一下tensorflow。直譯過來就是“張量流”“數據流”，所謂的張量可以簡單理解成是多維向量。而tensorflow的結構是一個圖，每個節點（op）上保存有tensor，可以直接賦予值，也可以由其他op計算而來。op可以由（常數，變量，佔位符，計算方式）來定義。這種結構就是網絡的表示方式，所以特別適合用來訓練神經網絡。
說完結構說一下工作流程：
定義op（也就是確定整個圖的結構）-->創建session（會話，用來實際保存上一步中的結構）-->初始化圖-->
啓動圖-->對訓練結果做其他操作（比如在網絡中查看權重，用反向傳播算法更新權重等等）-->結束session，釋放資源。至此完成了深度網絡的訓練，而後可以保存圖（結構）以及參數，以及載入和使用分類器等等。
