今日的TensorFlow的学习主要是进行Anaconda的安装和Python3.0的安装。由于该安装包下载速度过慢，本日的实战使用只好延后。但是通过视频的学习，还是学习了TensorFlow的变量知识和一些基本操作知识。
通过视频的学习可以认识到，虽然其编程需要用到TensorFlow的基本编程知识，但在实际使用的过程中，还是要有一定的Python基础才能更好的实现功能。再加上这半年的学习中基本不使用或少使用Python编程，也为了下半学期的Python的学习，因此在后边的学习中，也要将Python的学习归入进来。
TensorFlow的变量定义与Python或C/C++、Java存在很大的差异，我们在使用其变量的过程中，要注意到其使用的方法和原则。用所给视频中的例子。
如果只是按照正常的运行，来print x，y或者w，我们得到的只是变量的一个属性，我们要按照TensorFlow的规则来输出变量。那便是先初始化变量，也就是截图中的tf.global_variables_initializer()这一部分代码，将全局变量初始化，然后对变量进行session处理，然后在session中run初始化操作，最后我们才能去输出结果。
在输出的时候我们也要注意，不能直接的打印某一变量的值，我们想查看某一变量的值需要打印的是变量名.eval。