TensorFlow

TensorFlow是一個用于進行高性能數(shù)值計算的開源軟件庫，支持多種平臺和設備，包括CPU、GPU和TPU等，可用于研究和生產(chǎn)中的機器學習。它由谷歌公司開發(fā)，于2015年首次發(fā)布，第一個穩(wěn)定版本在2017年發(fā)布。TensorFlow的名字由Tensor和Flow兩個詞組成，Tensor代表張量，它的表現(xiàn)形式是一個多維數(shù)組；而Flow意味著流動，代表著計算與映射，它用于定義操作中的數(shù)據(jù)流。TensorFlow的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

• TensorFlow有一個非常直觀的構架，顧名思義，它有一個“張量流”。用戶可以很容易地看到張量流動的每一個部分，借助TensorBoard進行可視化。
• TensorFlow可輕松地在CPU/GPU上部署，進行分布式計算。
• TensorFlow跨平臺性高，靈活性強。TensorFlow不但可以在Linux、Mac和Windows系統(tǒng)下運行，甚至還可以在移動終端下工作。

當然，TensorFlow也有不足之處，主要表現(xiàn)在它的代碼比較底層，需要用戶編寫大量的代碼，而且很多相似的功能，用戶還不得不“重造輪子”。但是TensorFlow以雄厚技術積淀、穩(wěn)定的性能，成為了眾多深度學習框架之巔。
在TensorFlow中，數(shù)據(jù)通常由四種類型構成：標量（scalar）、向量（vector）、矩陣（matrix）和張量（tensor）。其中，張量是由多維（通常）數(shù)組構成的數(shù)據(jù)集合，可理解為高維矩陣。
TensorFlow提供各種API，可供初學者和專家在桌面、移動、網(wǎng)絡和云端環(huán)境下進行開發(fā)。使用TensorFlow進行機器學習，需要準備好數(shù)據(jù)并使用TensorFlow工具進行處理和加載。同時，還可以與開源TensorFlow機器學習社區(qū)合作，共同構建機器學習應用。