TensorFlow是一个开源的端到端机器学习平台，它整合了数据流图和可微分编程，以应对深度神经网络训练和推理等多样化任务。这个平台使得开发者能够利用多种工具、库和开源资源来构建机器学习应用。
TensorFlow最初并非为深度学习而设计，而是为了处理大量的数值计算。然而，由于其在深度学习开发中展现出的价值，谷歌将其开源。TensorFlow接受的数据形式为张量，即具有更多维度的多维数组。
在处理海量数据时，多维数组显得尤为重要。TensorFlow的代码在分布式计算环境中，特别是在使用GPU的情况下，由于其执行机制以图的形式存在，因此执行起来相对容易。
几年前，当面对大量数据时，深度学习超越了其他所有机器学习算法。谷歌意识到，通过使用深度神经网络可以提升其服务，包括搜索引擎、Gmail和照片服务。因此，谷歌创建了TensorFlow框架，以便研究人员和开发者能够协作开发AI模型。该框架自2015年底首次发布，2017年发布了第一个稳定版本，并且是免费且开源的，得益于Apache开源许可证，用户可以无需支付费用给谷歌就能使用、修改和重新分发更新后的版本。
TensorFlow的名字来源于其构建的基础——张量框架。在TensorFlow中，所有计算都使用张量进行。任何数据都可以用张量来表示，张量是一个n维向量或矩阵。张量的值都是相同数据类型的，并且具有已知（或部分已知）的形状。数据的形状由矩阵或数组的维度决定。
张量可以是计算的输入或输出数据。TensorFlow在其所有操作中都使用图的形式进行。图由一系列顺序计算组成，每个操作称为一个操作节点（op node），并且它们都是相互连接的。图显示了节点之间的动作和关系，但并不显示值。节点的边缘是填充操作数据的一种方式。
TensorFlow允许设计数据流图和结构，通过接收输入作为多维数组（称为张量）来指定数据如何在图中流动。它使能够创建一个操作流程图，这些操作可以在这些输入和输出上执行。
这得益于TensorFlow是用Python编写的，Python易于学习和使用，并且提供了简单的方式来指定高级抽象应该如何连接。TensorFlow的节点和张量是Python对象，TensorFlow应用程序也是如此。然而，Python并不执行数学运算。TensorFlow包含了作为高性能C++二进制文件编写的转换库，Python通过在它们之间路由数据并提供高级编程抽象来连接组件。
TensorFlow的架构分为三个部分：准备数据、创建模型以及通过训练和评估来准备模型。TensorFlow的名字来源于其基本理念，即以多维数组的形式接收输入，可以创建一个流程图（称为图）来运行想要的过程，数据从一端输入，从另一端输出。
TensorFlow 1.10包括一个内置的API，用于：
tf.estimator 用于线性回归，LinearRegressor
分类：tf.estimator，LinearClassifier
tf.estimator.DNNClassifier 用于深度学习分类
Wipe和深度学习：tf.estimator DNNLinearCombinedClassifier
tf. Estimator（booster树回归）。
BoostedTreesRegressor
TensorFlow可以被认为是一个机器学习框架，它与其他框架如PyTorch、CNTK和MXNet竞争。这些框架服务于许多相同的目标，已经在下面的表格中突出了它们相对于TensorFlow的优势和不足。
PyTorch在许多方面与TensorFlow相似，除了用Python编写外：许多基本组件已经包括在内，以及硬件加速组件在底层，一个高度交互的开发模型，允许边设计边工作。
CNTK，或微软认知工具包，采用图结构来表示数据流，类似于TensorFlow，但专注于深度学习神经网络。许多神经网络工作使用CNTK处理得更快。
亚马逊采用Apache MXNet作为AWS上领先的深度学习框架。
TensorFlow提供了C++和Python的API。在这些库开发之前，机器学习和深度学习的编码过程要复杂得多。要创建一个神经网络，设置一个神经元，或编程一个神经元，这个库提供了一个高级API，消除了复杂编码的需要。所有上述任务都由库完成。TensorFlow还提供了Java和R的集成。
TensorFlow显示与CPU和GPU的兼容性。深度学习应用非常复杂，训练过程需要大量的计算。由于数据量大，需要很长时间，涉及多个迭代过程，数学计算，矩阵乘法等步骤。
设置TensorFlow
import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
构建机器学习模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
训练和评估模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
概率模型
probability_model = tf.keras.Sequential([
model,
tf.keras.layers.Softmax()
])
在这篇关于TensorFlow在深度学习中的文章中，介绍了TensorFlow模块在Python中的基本介绍，TensorFlow的历史总结，以及与TensorFlow相关的其他关键术语，如张量、图等。还介绍了TensorFlow的各个组成部分以及TensorFlow的设计和工作原理。最后，介绍了TensorFlow的基本Python实现。