什么是 TensorFlow？

根据 TensorFlow 网站（ www.tensorflow.org）：

TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源库。

最初由谷歌开发用于其内部消费，它于 2015 年 11 月 9 日作为开源发布。从那时起，TensorFlow 已被广泛用于开发各种领域的机器学习和深度神经网络模型，并继续在谷歌内部用于研究和产品开发。 TensorFlow 1.0 于 2017 年 2 月 15 日发布。让人怀疑这是否是 Google 向机器学习工程师赠送的情人节礼物！

TensorFlow 可以用数据模型，编程模型和执行模型来描述：

• 数据模型由张量组成，它们是在 TensorFlow 程序中创建，操作和保存的基本数据单元。
• 编程模型由数据流图或计算图组成。在 TensorFlow 中创建程序意味着构建一个或多个 TensorFlow 计算图。
• 执行模型包括以依赖序列触发计算图的节点。执行从运行直接连接到输入的节点开始，仅依赖于存在的输入。

要在项目中使用 TensorFlow，您需要学习如何使用 TensorFlow API 进行编程。 TensorFlow 有多个 API，可用于与库交互。 TF API 或库分为两个级别：

• 低级库：低级库，也称为 TensorFlow 核心，提供非常细粒度的低级功能，从而提供对如何在模型中使用和实现库的完全控制。我们将在本章介绍 TensorFlow 核心。
• 高级库：这些库提供高级功能，并且在模型中相对容易学习和实现。一些库包括 TF Estimators，TFLearn，TFSlim，Sonnet 和 Keras。我们将在下一章介绍其中一些库。