TensorFlow是什么？如何启动并运行TensorFlow？
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TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图并使用优化的 C++++ 代码高效运行该图。
最重要的是，Tensorflow 可以将图分解为多个块并在多个 CPU 或 GPU 上并行运行（如图 9-2 所示）。 TensorFlow 还支持分布式计算，因此您可以在数百台服务器上分割计算，从而在合理的时间内在庞大的训练集上训练庞大的神经网络（请参阅第 12 章）。 TensorFlow 可以训练一个拥有数百万个参数的网络，训练集由数十亿个具有数百万个特征的实例组成。 这应该不会让您吃惊，因为 TensorFlow 是 由Google 大脑团队开发的，它支持谷歌的大量服务，例如 Google Cloud Speech，Google Photos 和 Google Search。
当 TensorFlow 于 2015 年 11 月开放源代码时，已有许多深度学习的流行开源库（表 9-1 列出了一些），公平地说，大部分 TensorFlow 的功能已经存在于一个库或另一个库中。 尽管如此，TensorFlow 的整洁设计，可扩展性，灵活性和出的文档（更不用说谷歌的名字）迅速
将其推向了榜首。 简而言之，TensorFlow 的设计灵活性，可扩展性和生产就绪性，现有框架可以说只有其中三种可用。 这里有一些 TensorFlow 的亮点：
tensorflow版本选择它不仅在 Windows，Linux 和 MacOS 上运行，而且在移动设备上运行，包括 iOS 和 Android。
它提供了一个非常简单的 Python API，名为 TF.Learn2（ trib.learn），与 Scikit-Learn 兼容。正如你将会看到的，你可以用几行代码来训练不同类型的神经网络。之前是一个名为 Scikit Flow（或 Skow）的独立项目。

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