Google TensorFlow 學習筆記一 —— TensorFlow簡介

本筆記參考tensorflow.org的教程，翻譯并記錄作者的學習過程，僅供參考，如有不當之處，請及時指出并多多包涵。

TensorFlow是一款開源的數學計算軟件，使用data flow graphs的形式進行計算。這種靈活的架構允許我們使用相同的API在單或多CPUs或GPU，servers設置移動設備上進行計算。

Data Flow Graph: 使用有向圖的節點和邊共同描述數學計算。graph中的nodes代表數學操作，也可以表示數據輸入輸出的端點。邊表示節點之間的關系，傳遞操作之間互相 使用的多位數組（tensors，張量），tensor在graph中流動——這也就是TensorFlow名字的由來。一旦節點相連的邊傳來了數據流， 節點就被分配到計算設備上異步的（節點間）、并行的（節點內）執行。參見上圖。

TensorFlow的特點：

1. Deep Flexibility: TensorFlow并不只是一個規則的neural network庫，事實上如果你可以將你的計算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用戶構建graph，寫內層循環代碼驅動計算，TensorFlow可以幫助裝配子圖。定義新的操作 只需要寫一個Python函數，如果缺少底層的數據操作，需要寫一些C++代碼定義操作。
2. True Portability: 可以應用在不同設備上，cpus，gpu，移動設備，云平臺等
3. Connect Research and Production
4. Auto-Differentiation:TensorFlow的自動差分能力對很多基于Graph的機器學習算法有益？？
5. Language Options: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他語言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG，Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一個非常優秀的開源工具，支持您將C/C++代碼與任何主流腳本語言相集成。）
6. Maximize Performance: 充分利用硬件資源。TensorFlow可以將graph的不同計算單元分配到不同設備執行，使用TensorFlow處理副本。