今天給大家簡單介紹一下TensorFlow深度學習框架，歡迎互相交流學習！

1、TensorFlow簡介

官方解釋：“TensorFlow是一個開源軟件庫，主要用于各種感知和語言理解任務的機器學習?！?/p>

簡單來說TensorFlow 是一個用于機器學習的開源框架，可以用來快速地構建神經(jīng)網(wǎng)絡，同時快捷地進行網(wǎng)絡的訓練、評估與保存。

2、TensorFlow的主要任務

TensorFlow 主要任務是負責機器學習的每一個步驟。具體如下：

• 模型的構建
• 模型的訓練
• 模型的保存與加載
• 模型的評估
• 使用加速器提升性能
• 在生產(chǎn)環(huán)境中部署網(wǎng)絡
• 對模型的數(shù)據(jù)進行可視化（TensorBoard）

3、 TensorFlow的特點

• 可移植、跨平臺性強：相同的代碼和模型可以同時在服務器、PC、移動設備上運行，TensorFlow 還可以選擇在 CPU 或者在 GPU 上面運行。
• 良好的社區(qū)生態(tài)：TensorFlow 的官方文檔幾乎為所有的函數(shù)與所有的參數(shù)都進行了詳細的闡述。并且很大一部分的官方教程支持中文，對于國內學習成本較低。
• 內置算法非常完善：在 TensorFLow 之中內嵌了我們在機器學習中能用到的絕大部分的算法。
• 適用工業(yè)生產(chǎn)：TensorFlow 內置的 Service、分布式等結構能夠幫助個人和企業(yè)很方便完成模型的訓練與部署。
• 編程擴展性好：支持市面上大多數(shù)編程語言比如：Python、C、R、Go等。

4、TensorFLow的缺點

• TensorFlow程序的調試比較麻煩，不能深入其內部進行調試
• TensorFlow中的許多高階 API 導致我們修改我們自己的模型有一定難度
• TensorFlow1.x 版本與 TensorFlow2.x 的差別較大，代碼版本遷移比較麻煩

5、TensorFlow的用途

TensorFLow主要用于機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡方面的研究，可以用來快速開發(fā)一些機器學習算法，特別是深度學習算法。

6、實際案例

下面給大家介紹幾個經(jīng)典的案例

6.1 自動駕駛

在自動駕駛方面，利用TensorFlow可以不斷改進自動駕駛系統(tǒng)當中的深度模型，包括對路況場景的分割、雷達信號的處理等等。未來自動駕駛前景非常大。

6.2 安卓手機自拍功能

安卓手機增加的自拍功能，這個自拍功能就是通過應用深度學習訓練出來的視覺模型，可以非常準確地分離前景像素和后景像素，對前景像素和后景像素分別處理，這樣就可以實現(xiàn)背景虛化。傳統(tǒng)上手機廠商需要增加第二個攝像頭，這就會大大增加手機的制造成本。

6.3 智能音箱

深度學習算法把語音識別和語音生成的技術門檻大大地降低了，可以快速開發(fā)出適合特定應用場景的語音應用。

6.4智能醫(yī)療

使用TensorFlow可以很方便地重用現(xiàn)在已有的圖像識別模型或者是自然語言處理的模型，針對特定的應用領域和數(shù)據(jù)，重新訓練調整一下學習模型，就可以在檢測視網(wǎng)膜病變任務上面獲得超過幾乎達到95%的準確率，并已經(jīng)超過了普通眼科專家91%的水平。