一、什么是TensorFlow计算图

TensorFlow计算图是用来表示计算任务的图形模型，它由节点和边组成，节点表示操作，边表示操作之间的输入/输出关系。TensorFlow计算图可以将复杂的机器学习任务分解为一系列可并行执行的操作，并且可以在不同的设备上运行，比如CPU、GPU、TPU等。

二、TensorFlow创建计算图的方法

TensorFlow提供了两种创建计算图的方法：一种是使用Python API，另一种是使用TensorFlow自定义操作。

1、使用Python API创建计算图

使用Python API创建计算图的方法非常简单，只需要使用TensorFlow内置的API函数，比如tf.placeholder()、tf.Variable()、tf.add()等，就可以定义一个计算图，例如：

a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
b = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]))
c = tf.matmul(a, b)
d = tf.add(c, 1)
e = tf.nn.relu(d)
f = tf.reduce_mean(e)
g = tf.nn.sigmoid(f)

2、使用TensorFlow自定义操作创建计算图

TensorFlow支持使用自定义操作创建计算图，使用自定义操作可以更好地抽象和封装复杂的计算任务，这种方式也可以更好地实现并行计算。首先需要定义一个自定义操作，然后将其添加到TensorFlow计算图中，例如：

def my_op(a, b):
c = tf.add(a, b)
d = tf.nn.relu(c)
e = tf.reduce_mean(d)
f = tf.nn.sigmoid(e)
return f

# 将自定义操作添加到计算图中
g = my_op(a, b)

三、总结

TensorFlow计算图是一种表示计算任务的图形模型，它可以将复杂的机器学习任务分解为一系列可并行执行的操作，并且可以在不同的设备上运行，TensorFlow提供了两种创建计算图的方法：一种是使用Python API，另一种是使用TensorFlow自定义操作。