TensorFlow是谷歌第二代机器学习开源框架，他的优势是既可以在智能手机端应用，也可以在大规模图形处理单元集群上运行。换句话说，TensorFlow支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。
目前，TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，这都是目前在Image，Speech和NLP最流行的深度神经网络模型，并且在很多地方可以应用，如语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等。
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