机器学习框架TensorFlow：新手入门教程

TensorFlow

TensorFlow
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
支持算法
TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
开源意义
机器学习是未来新产品和新技术的一个关键部分。在这一领域的研究是全球性的，并且发展的很快，却缺少一个标准化的工具。Google通过分享TensorFlow，希望能够创造一个开放的标准，促进研究想法的交流并将机器学习算法产品化。