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TensorFlow是什么
Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统，克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性，应用更加广泛，并且提高了灵活性和可移植性，速度和扩展性也有了大幅提高。字面上理解，TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（Flow）的方式的实现和执行机器学习算法的框架。具有以下特点：
- 灵活性。TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要可以将计算表示成数据流图，就可以使用TensorFlow，比如科学计算中的偏微分求解等。（实际上其官网的介绍中对TF的定位就是基于数据流图的科学计算库，而非仅仅是机器学习库）
- 可移植性。同一份代码几乎不经过修改既可以部署到有任意数量CPU、GPU或TPU（Tensor Processing Unit，Google专门为机器学习开发的处理器）的PC、服务器或移动设备上。
- 自动求微分。同Theano一样，TensorFlow也支持自动求微分，用户不需要再通过反向传播求解梯度。
- 多语言支持。TensorFlow官方支持Python、C++、Go和Java接口，用户可以在硬件配置较好的机器中用Python进行实验，在资源较紧张或需要低延迟的环境中用C++进行部署。
- 性能。虽然TensorFlow最开始发布时仅支持单机，在性能评测上并不出色，但是凭借Google强大的开发实力，TensorFlow性能已经追上了其他框架