在 TensorFlow 中，通过会话（Session）来执行图。会话提供了一个上下文，其中可以执行图中的操作。例如，你可以将一组图像集表示为一个四维浮点数数组，每个维度分别代表 [batch.height.width.channels]。使用图可以方便地表示复杂的计算任务，同时使得数据的流动更加明确。在执行计算时，你可以使用 feed 为任意操作赋值，或者使用 fetch 从其中获取数据。变量（Variable）用于维护状态，它们可以在图中被修改并持久化，这对于实现可训练的模型至关重要。通过这种方式，TensorFlow 使得构建和训练机器学习模型变得更加高效。