TensorFlow概览与入门

1.TensorFlow是什么：

TensorFlow是一个用于训练深度学习模型的强大开源软件库，端到端开源机器学习平台, 由Google Brain小组推出；借助 TensorFlow，初学者和专家可以在桌面、移动、网络和云端环境下创建机器学习模型。

2. 计算图

基本原理是定义一个用来计算的图，然后TensorFlow就会使用这个图进行运算，最后输出结果。TensorFlow使用的是Python语言，但底层使用C++开发，Python只是做了一层接口而已。

3. 分解任务：

TensorFlow重要的功能是，分解任务，将一个复杂任务分解成多个相对简单任务，部署到多GPU, 多核，多计算机中执行，最后汇总计算结果。

TensorFlow实现分布式计算;

4.TensorFlow特点：

1.跨平台(Windows, Linux, MacOS)
2.提供了TF.learn来兼容sk-learn, TF.learn是从Scikit-flow(sk-flow)演化过来的。
3.提供了TF-Slim 库简化神经网络的构建，训练和评估；
4.在Tensorflow 之上，建立了很多独立的库，如Keras.
5. 通过TensorFlow API, 可以非常灵活地创建任何你能想到的神经网络架构。
6.包含了很多高效的，使用C++实现的机器学习API。特别时用来构建神经网络的API。
7.提供了一个非常强大的称为TensorBoard的可视化工具，可以用来查看计算图，浏览学习曲线。

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