＜モデルの定義＞
１．まずライブラリを呼び出す。
import tensorflow as tf
で読み込む。
２．モデル構築
定数を定義する場合には、
tf.constant（定数, name='定数の名前'）
初期値のある変数を定義する場合には、
tf.Variable(初期値, name='変数の名前')
で定義する。
初期値がないものの、最初に型と形を決めておく時は、
tf.placeholder(型（tf.init32など）, name="名前")
変数に値を入れる場合（下記の例では、xにaを代入する場合）には、
tf.assign(x, a)
すべての変数を初期化（モデルを構築した後に実施）：
tf.global_variables_iniializer()
加算
tf.add(x, y)
乗算
tf.multiply(x, y)
＜実行フェーズ＞
変数の初期化
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
tf.placeholderに対して、値をfeedしてやる場合。
sess.run(x, feed_dict={y, a})
…
placeholderのキーyに対してaをフィード。placeholderが呼ばれる演算がx
※上記内容はあくまでメモであり、正確性を欠いている可能性がありますので、ご注意ください。