TensorFlow
一个端到端开源机器学习网站。它拥有一个全面而灵活的整体环境，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护。拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目还有各类应用程序接口。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议开放源代码
Tensorflow三个主要概念
1️⃣Graph
是TensorFlow中最基本的一个概念。是TensorFlow的计算模型，TensorFlow中所有的计算都被转化为计算图上的节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
2️⃣Tensor
是TensorFlow基础的数据模型。Tensor就是张量，可以理解成多维数组。零阶张量表示标量，也就是一个数；第一阶张量为一个向量，也就是一个一维数组；第n阶张量可以理解为一个n维数组。Flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间相互转化的过程。TensorFlow中对张量的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。
3️⃣Session
是TensorFlow的运行模型。TensorFlow中的计算被定义后需要使用session来执行。
📖 TensorFlow 的功能和优势
1️⃣端到端网站：推荐指数：★★★★☆ 最佳使用场景：
是一个端到端开源机器学习网站。提供广泛的工具、库和资源，帮助开发人员有效
TensorFlow 提供了用于的端到端网站。它提供了广泛的工具和库，用于数据预处理、模型训练和模型部署。
2️⃣灵活性： TensorFLow高度灵活。可以在各种类型和规模的机器上运行，包括 CPU、GPU，甚至移动设备。这使得开发人员能够选择最适合其需求的硬件基础设施。不过，
3️⃣可 性： TensorFlow旨在轻松 使使用者能够在大型机器集群上训练并部署模型。这使得其适用于小规模实验和大规模生产部署。
4️⃣使用范围广泛： TensorFlow支持广泛的机器学习应用，包括图像识别、自然语言处理、推荐程序等等。
5️⃣丰富的整体环境： TensorFlow拥有一个庞大且活跃社区，为库、工具和模型开发做出了贡献。这提供了广泛资源教程示例以加速他们开发过程。
推荐指数：★★★★☆ 最佳使用场景：
是一个强大而灵活开源机器学习网站。其整体环境为使用者提供了广泛资源，以加速他们开发过程。
TensorFLow是一个强大的开源机器学习网站。其整体环境为使用者提供了广泛资源，以加速他们开发过程。
