TensorFlow的介绍和安装
TensorFlow概要
由google Brain开源，设计初衷是加速机器学习的研究，2015年11月在GitHub上开源，2016年4月分布式版本，2017年发布了1.0版本，趋于稳定。
TensorFlow相关链接
官方网址：www.tensorflow.org
GitHub网址：github.com/tensorflow/tensorflow
模型仓库网址：github.com/tensorflow/models
TensorFlow实现的算法可以在众多异构系统上方便地移植，如：Android手机、iPhone、普通的CPU服务器、大规模GPU集群除了执行深度学习算法
TensorFlow还可以用来实现很多其他算法，包括线性回归、逻辑回归、随机森林等
TensorFlow建立的大规模深度学习模型应用场景也非常广，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人控制、信息抽取、药物研发、分子活动预测
核心概念
TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图（Directed Graph）,也称为计算图（Computation Graph）
其中每一个运算操作（operation）将作为一个节点（node）
计算图描述了数据的计算流程，也负责维护和更新状态
用户可通过Python、C++、Go、Java等语言设计这个数据计算的有向图
计算图中每一个节点可以有任意多个输入和任意多个输出
每一个节点描述了一种运算操作，节点可以算是运算操作的实例化（instance）
计算图中的边里面流动（flow）的数据被称为张量（tensor）,故得名TensorFlow
TensorFlow安装（python3.7）
1、先下载
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
然后将下载的whl复制到python的Scripts目录下
2、whl安装
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