TensorFlow简介：

　　TensorFlow是谷歌最新发布全新人工智能系统。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域，主要针对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。

　　TensorFlow正是基于第一代DistBelief进行开发的，其命名来源于本身的运行原理，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即为张量从图象的一端流动到另一端——将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理。

　　相比较之下，作为谷歌第二代人工智能系统，TensorFlow更快、更智能化，也更加灵活，可以更加轻松地应用于谷歌的新产品以及支持技术研究。按某些标准计算，TensorFlow的运行速度相当于DistBelief的3倍。

　　TensorFlow一大亮点是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。也就是说，任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。

　　在加州湾区Google总部山景城举办的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow 1.0版本正式发布！目前已经可以下载和更新全新的TensorFlow。官方介绍称，全新的TensorFlow 1.0深度学习框架将更快、更灵活、更实用。

　　TensorFlow 1.0框架将通过提供更多API的方式，提升这个深度学习框架的灵活性和实用性。TensorFlow工程总监Rajat Monga在峰会上透露，TensorFlow 1.0将对更多工具提供支持，例如K-means和支持向量机（SVM）。