TensorFlow 是一個開源的、基于 Python 的機器學習框架，它由 Google 開發，并在圖形分類、音頻處理、推薦系統和自然語言處理等場景下有著豐富的應用，是目前最熱門的機器學習框架。
除了Python，TensorFlow 也提供了 C/C++、Java、Go、R 等其它編程語言的接口。

任何曾經試圖在?Python?中只利用 NumPy 編寫神經網絡代碼的人都知道那是多么麻煩。編寫一個簡單的一層前饋網絡的代碼尚且需要 40 多行代碼，當增加層數時，編寫代碼將會更加困難，執行時間也會更長。

TensorFlow?使這一切變得更加簡單快捷，從而縮短了想法到部署之間的實現時間。在本教程中，你將學習如何利用 TensorFlow 的功能來實現深度神經網絡。

TensorFlow 是由 Google Brain 團隊為深度神經網絡（DNN）開發的功能強大的開源軟件庫，于 2015 年 11 月首次發布，在 Apache 2.x 協議許可下可用。截至今天，短短的兩年內，其?GitHub 庫大約 845 個貢獻者共提交超過 17000 次，這本身就是衡量 TensorFlow 流行度和性能的一個指標。

圖 1 列出了當前流行的深度學習框架，從中能夠清楚地看到 TensorFlow 的領先地位：
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圖 1 TensorFlow的領先地位示意圖

先來了解一下 TensorFlow 究竟是什么，以及它為什么在 DNN 研究人員和工程師中如此受歡迎。

開源深度學習庫 TensorFlow 允許將深度神經網絡的計算部署到任意數量的 CPU 或 GPU 的服務器、PC 或移動設備上，且只利用一個 TensorFlow API。你可能會問，還有很多其他的深度學習庫，如 Torch、Theano、Caffe 和 MxNet，那 TensorFlow 與其他深度學習庫的區別在哪里呢？包括 TensorFlow 在內的大多數深度學習庫能夠自動求導、開源、支持多種 CPU/GPU、擁有預訓練模型，并支持常用的NN架構，如遞歸神經網絡（RNN）、卷積神經網絡（CNN）和深度置信網絡（DBN）。

TensorFlow 則還有更多的特點，如下：

• 支持所有流行語言，如 Python、C++、Java、R和Go。
• 可以在多種平臺上工作，甚至是移動平臺和分布式平臺。
• 它受到所有云服務（AWS、Google和Azure）的支持。
• Keras——高級神經網絡 API，已經與 TensorFlow 整合。
• 與 Torch/Theano 比較，TensorFlow 擁有更好的計算圖表可視化。
• 允許模型部署到工業生產中，并且容易使用。
• 有非常好的社區支持。
• TensorFlow 不僅僅是一個軟件庫，它是一套包括 TensorFlow，TensorBoard 和 TensorServing 的軟件。

谷歌 research 博客列出了全球一些使用 TensorFlow 開發的有趣項目：

• Google 翻譯運用了 TensorFlow 和 TPU（Tensor Processing Units）。
• Project Magenta 能夠使用強化學習模型生成音樂，運用了 TensorFlow。
• 澳大利亞海洋生物學家使用了 TensorFlow 來發現和理解瀕臨滅絕的海牛。
• 一位日本農民運用 TensorFlow 開發了一個應用程序，使用大小和形狀等物理特性對黃瓜進行分類。

使用 TensorFlow 的項目還有很多。本教程旨在讓讀者理解 TensorFlow 在深度學習模型中的應用，使讀者可以輕松地將模型用于數據集并開發有用的應用程序。每章包含一系列處理技術問題、依賴性、代碼和解讀的示例，在每章的最后，還有一個功能完善的深度學習模型。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【TensorFlow】TensorFlow是什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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