TensorFlow能干什么？

TensorFlows是人工智能AI领域的一个重要软件工具，是谷歌开发的开源软件。

人工智能领域分为三个方面，即基础层、技术层和应用层；而TensorFlow就是技术层中的学习框架。

所谓学习框架，你可以用它来处理大量数据，快速建立数学模型，这些模型可以完成智能功能，

TensorFlow干什么

TensorFlow是什么？

TensorFlow是一个深度学习框架，支持Linux平台，Windows平台，Mac平台，甚至手机移动设备等各种平台。

TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。

节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。

数据流图

最新TensorFlow 2.0 具有以下三大特性：

第一，易用性，其主要体现在使用 tf.keras 作为高级 API，且将 Eager execution 作为默认模式。

第二，简洁性，其主要体现在 TensorFlow 2.0 版删除了重复的功能，并且不同 API 的调用语法也变得一致、直观，同时它的兼容性更加完善。

第三，灵活性，其主要体现在 TensorFlow 2.0 版提供了完整的低级 API，并可以在 tf.raw_ops 中访问内部操作，同时还提供了变量、checkpoint 以及层的可继承接口。

最新TensorFlow 框架工作流

• 先使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据；
• 然后使用 tf.keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型；
• 接着用 eager execution 进行运行和调试；
• 再使用 Distribution Strategy API 在不更改模型定义的情况下，基于 CPU、GPU 等不同硬件配置上分布和训练模型；
• 最后将模型导出到 SavedModel 保存。其工作流如下图所示：

新框架工作流