TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統，其命名來源於本身的運行原理。Tensor（張量）意味著N維數組，Flow（流）意味著基於數據流圖的計算，TensorFlow為張量從流圖的一端流動到另一端計算過程。TensorFlow是將複雜的數據結構傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理過程的系統。
TensorFlow可被用於語音識別或圖像識別等多項機器學習和深度學習領域，對2011年開發的深度學習基礎架構DistBelief進行了各方面的改進，它可在小到一部智能手機、大到數千臺數據中心服務器的各種設備上運行。TensorFlow將完全開源，任何人都可以用。
在眾多開源的深度學習框架當中，tensorflow也是一枝獨秀。Google的大名和號召力當然是其中一方面原因，但是，tensorflow也具有眾多的優點。比如，網絡結構代碼十分簡潔，分佈式深度學習算法的執行效率等等。作為一個“菜雞”來看，最吸引我的地方就是tensorflow對於python接口的支持十分良好。畢竟沒有一個數據挖掘工作是單單定義網絡就可以完成的。Python所擁有的Numpy, Scipy, Pandas等組建能大大提升工作的效率。
Tensorflow的程序一般分為兩個階段，構建階段和執行極端。一般，構建階段會創建一個圖，來表示神經網絡，在執行階段在反覆執行訓練圖。
谷歌去年推出的一款人工智能產品，AIY 人工智能開發套件，則是學習TensorFlow的好工具。AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。該項目的目標是讓每個 人都可以 DIY 自己的 AI 人工智能產品，真正實現AI平民化。為了方便用戶學習和了解TensorFlow以及人工智能，谷歌還為自己的AIY硬件——Vision Kit（它不僅帶有攝像頭，還支持神經網絡模型）提供了 3 個基於 TensorFlow 神經網絡模型，它們能同時識別上千個相同的對象，或是人物面孔及表情，又或是識別人物、貓狗等目標。用戶也可以通過谷歌提供的編譯工具對 TensorFlow 神經網絡模型進行訓練，讓AIY Vision Kit識別更多事物。
關於AIY Vision Kit：AIY Vision Kit（視覺套件）是谷歌推出的一款價值89.99美元的DIY人工智能套件。谷歌的AIY Vision Kit讓您可以構建自己的智能相機，可以使用機器學習查看和識別對象。 所有這些都裝在一個方便的小紙板盒子裡，由Raspberry Pi和Intel movidius提供動力。它可以運行具有低耗處理能力的深度學習算法。
它可通過Raspberry Pi V2相機,連接到Raspberry Pi Zero WH。 該板包括視覺處理單元芯片，可以高效地運行Tensor Flow圖像處理。 而且這款套件附帶了大量開箱即用的示例模型，用戶離線即可使用。
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