tensorflow连载篇 - day one
原文： http://c.biancheng.net/view/1880.html
什么是Tensorflow
开源深度学习库 TensorFlow 允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上，且只利用一个 TensorFlow API。TensorFlow 在内的大多数深度学习库能够自动求导、开源、支持多种 CPU/GPU、拥有预训练模型，并支持常用的NN架构，如递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和深度置信网络（DBN）。
TensorFlow 则还有更多的特点，如下：
- 支持所有流行语言，如 Python、C++、Java、R和Go。
- 可以在多种平台上工作，甚至是移动平台和分布式平台。
- 它受到所有云服务（AWS、Google和Azure）的支持。
- Keras——高级神经网络 API，已经与 TensorFlow 整合。
- 与 Torch/Theano 比较，TensorFlow 拥有更好的计算图表可视化。
- 允许模型部署到工业生产中，并且容易使用。
- 有非常好的社区支持。
- TensorFlow 不仅仅是一个软件库，它是一套包括 TensorFlow，TensorBoard 和 TensorServing 的软件。
Tensorflow程序结构
tensorflow会将程序结构分成两个部分：计算图的定义，计算图的执行。
如果使用Jupyter Notebook或者Python shell可以使用InteractiveSession代替Session，这样可以使用eval()直接调用运行张量对象而不用显式调用对象。