Tensorflow：一款Python最火的深度学习框架

TensorFlow 是由 Google 团队开发的深度学习框架之一，它是一个完全基于 Python 语言设计的开源的软件。TensorFlow 的初衷是以最简单的方式实现机器学习和深度学习的概念，它结合了计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。

TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，它能应用在许多场景下，比如图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。

TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上，同时它也可以运行在移动端操作系统上（如安卓、IOS 等），它的架构灵活，具有良好的可扩展性，能够支持各种网络模型（如OSI七层和TCP/IP四层）。

TensorFlow 官网（https://tensorflow.google.cn/）提供了 TensorFlow 的官方学习文档以及最新版本的下载方式。如图 1所示：

TensorFlow 这个词由 Tensor 和 Flow 两个词组成，这两者是 TensorFlow 最基础的要素。Tensor 代表张量（也就是数据），它的表现形式是一个多维数组；而 Flow 意味着流动，代表着计算与映射，它用于定义操作中的数据流。

TensorFlow发展史

在许多年前，对于处理大量数据来说，深度学习算法的优越性就已经超越了其他机器学习算法。谷歌公司意识到，他们可以使用这些深度神经网络算法来升级公司的服务，比如：

• 谷歌搜索引擎
• 谷歌邮箱（Gmail）
• 谷歌照片

于是谷歌成立了专门的项目组，从事对 TensorFlow 框架的开发，该框架的目的是可以让研究人员和开发人员在人工智能模型（AI模型）中协同工作。

TensorFlow 于 2015 年首次发布，它的第一个稳定版本在 2017 年发布。TensorFlow 是获得 Apache 软件基金会认证的开源平台，因此我们可以免费使用它，如果你想修改 TensorFlow 的源码已实现自己的某些需求，这也是被允许的，不管怎样你无须向谷歌支付任何费用。

框架核心组件

Tensor

TensorFlow 这个名称源自框架核心组件“ Tensor”，它的英文含义是“张量”的意思。张量是矢量概念的推广，矢量是一阶张量，而标量是零阶张量，矩阵可视为二阶张量。

在 TensorFlow 框架中，使用张量表示所有的数据类型，您可以把张量想象成一个 n 维数组或者列表，虽然形式上可以这样理解，但是它们之间也存在明显的不同，后续将会介绍。张量中的所有值都具有相同的数据类型，和一个给定的已知形状（维数）。张量可以作为输入数据，也可以在计算结果中生成。

Graph

该组件能够对模型训练期间所做的计算做出详细的汇总和描述，因此又称“计算图”。

举一个简单示例：现在有下列表达式：a =（b + c）*（c + 2），我们可以将该表达式分成以下几部分：

d = b + c
e = c + 2
a = d * e

下面通过以下图形表示上述数据的关系，如下所示：

OP

上图所示每个椭圆要素代表着计算图中的节点（又称 OP）操作，节点在 TensorFlow 中以张量的形式表现出来，而每个节点之间连接线代表着节点之间的流动关系。 

Session

Session 用来执行 Graph 中定义的运算，在 TensorFlow 中只有让 Graph（计算图）上的节点在 Session（会话）中执行，才会得到结果。Session 的开启涉及真实的运算，比较消耗资源。所以当你在使用结束后，务必关闭 Session。

对于上述组件可以这样简单理解其作用：Tensor 是一个张量，用于存放各种数据，若要完成多个 Tensor 计算需要在 Graph 中组织数据关系，而执行计算需要 Session 会话调用 run() 方法 ，促使 Tensor 按计算图设定的数据关系流动，最终得到计算结果，这就是为 Tensor Flow。

TensorFlow优点

我们对 TensorFlow 优点进行了以下总结 ：

• 它包含了一个特性，即在称为张量的多维数组的帮助下轻松地定义、优化和计算数学表达式；
• 它对深度神经网络和机器学习技术提供了良好的编程支持；
• 它对各种数据集都具有高扩展性的计算功能；
• TensorFlow 使用 GPU（图形处理器） 计算，并实现了自动化管理，同时它还具有优化内存和数据的独特功能。

TensorFlow为什么受欢迎？

TensorFlow 自 2015 年 11 月首次发布以来，在 GitHub上吸引了最高的人气，远远超越了其它深度学习框架，稳居第一位！

TensorFlow 对于所有深度学习爱好者人来说是一个不错的选择。那么它为什么如此受人们欢迎呢？

TensorFlow 官方社区提供了良好的文档支持，这些文档中包括大量的机器学习库，方便大家学习，它还集成了不同的 API ，可以用来创建一个大规模的深度学习架构，比如 CNN（卷积神经网络）或 RNN（递归神经网络）。TensorFlow 是基于图形计算的，它提供了一种可以运行在 CPU 和 GPU 上的可视化工具 Tensorboard（张量面板），该工具很直观的帮助开发人员调试程序。不仅如此，开发人员还可以使用 Tensorboard 创建神经网络架构。