TensorFlow是什么？
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。
TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。15年11月，谷歌开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统TensorFlow，但是当时的TensorFlow只能在Linux平台上使用。16年11月，Google Brain 工程师团队宣布TensorFlow 0.12 版本支持Windows 原生操作系统。2017年，TensorFlow终于推出了1.0版本，这标志着应用最广泛、使用人数最多的深度学习算法TensorFlow推出了正式版。目前TensorFlow最新的版本是TensorFlow 1.1.0 版本。
TensorFlow的特性
1 灵活性
TensorFlow不是一个严格的神经网络工具包，只要你可以使用数据流图来描述你的计算过程，你可以使用TensorFlow做任何事情。你还可以方便地根据需要来构建数据流图，用简单的Python语言来实现高层次的功能。
2 可移植性
TensorFlow可以在任意具备CPU或者GPU的设备上运行，你可以专注于实现你的想法，而不用去考虑硬件环境问题，你甚至可以利用Docker技术来实现相关的云服务。
3 提高开发效率
TensorFlow可以提升你所研究的东西产品化的效率，并且可以方便与同行们共享代码。
4 支持语言选项
目前TensorFlow支持Python和C++语言。（但是你可以自己编写喜爱语言的SWIG接口）
5 充分利用硬件资源，最大化计算性能
TensorFlow安装教程
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