TensorFlow教程
深度学习lib库是谷歌开发的机器学习和深度学习图书馆，在2015年上市。它是目前市场深度使用最深的深度学习lib库，非常人性化。该库用于开发机器学习模型，并实现所有重要且无法实现的迷人人工智能思想。这个库完全是用python编程语言编写的，这就是它与python非常兼容的原因。该库用于学习和研究目的以及大规模生产级机器学习模型。谷歌已经多样化了这个库，公司正在广泛地研究它，它目前与C++、JavaScript和移动平台如SWIFT编程语言兼容。
为什么我们需要学习TensorFlow
在这个巨大且不断变化的数据科学领域，数据正以惊人的速度增长，而涉及这些异构数据类型的挑战也是独一无二的，因此为了适应这一领域的更新，需要不断多样化，学习新的技术和库。
TensorFlow是最先进的、用户友好的库，它可以帮助解决与非结构化数据相关的问题，并实现非常简单的python代码步骤。这个TensorFlow机器学习框架也有很好的文档记录，任何人都可以阅读文档并理解其中给出的代码的工作原理。谷歌还提供各种涉及张量流库的深度学习教程。
如果想要成为人工智能和数据科学领域的载体，就必须学习并习惯TensorFlow库。
张量流的应用
目前，我们在日常生活中使用的许多应用程序都是由TensorFlow框架提供支持的。
- 图像/语音识别系统
- 自动驾驶汽车
- 推荐系统
- 文本摘要
- 书面文本的情感分析
- 语音识别系统
范例
让我们来看一个例子，我们将创建一个计算图来乘以2个数字。下图是在张量流中进行的计算。
为TensorFlow作为tf和numpy作为np的代码导入必要的库。numpy是python提供的数学库。
以张量的形式声明变量，因为这是一个图形计算。
为计算声明3rd变量，并添加节点的名称。
进行最终计算并查看输出。
先决条件
要开始学习TensorFlow框架的教程，必须精通python编程语言和一些数学主题，包括线性代数、概率、矩阵计算，如果有人拥有人工智能知识，这将是一个加分。
目标受众
本TensorFlow教程是为希望成为数据科学和机器学习领域载体的python开发人员开发的。或者谁想专注于人工智能领域的研究，本教程的目标是熟悉TensorFlow库中的各种软件包和方法。
