TensorFlow是什么?
TensorFlow网站链接：http://tensorflow.org
TensorFlow能够让你直接解决各种机器学习任务。目标就是在一般情况下，无论你遇到什么问题，TensorFlow都可以在一定程度上提供API的支持。
总的来说TensorFlow就是为了快而设计的，所以它针对你实际使用的硬件和平台做了优化。
其中在机器学习框架方面，TensorFlow的真正独特之处在于，能够在5行或者10行代码中构建模型。然后应用这个模型，进行扩展做出产品。
因此，你能够在几十甚至几百个机器的簇上进行训练。从而用该模型进行非常低的延迟预测。
我们在这里稍微展开说一下什么是模型。以及机器学习是怎样与模型相关联的。
这里有个简单的预测问题，判断一张图片中包含的是猫还是狗。这用传统的编程方法很难甚至不可能解决。因为很难制定出一系列规则，来决定什么是猫什么是狗。最重要该如何把握所有的变量，比如品种、姿势、亮度、以及比例等等。
可以用TensorFlow做什么?
谷歌翻译曾经使用逐词翻译的模型，一句句的短语，其性能仅此而已。
当中具有上千条由语言学家输入编写的手调代码。即便如此，这是无法体会人类语言的中差别和差异。
右侧是将中文”请问，洗手间在哪里?“翻译为”Where Will the restroom?“的例子，有很大的改进空间。我们使用全新的基于深度神经网络的系统，代替了之前的系统系统。该系统称为神经网络机器翻译。这是在TensorFlow上运行的。
TensorFlow的最新进展
自从TensorFlow 1.0版本发布起，它就非常擅长解决这一系列类问题。从那以后又有很多新的发展。
现在让我介绍一下。首先它变得更容易使用。就像说过的，在解决给出的各种问题时，TensorFlow非常灵活
如何开始学习TensorFlow
即使你有很多编程经验，我还是会说进入机器学习领域是很难的，非常难。
使用TensorFlow的好处之一在于，你处理的内容最终能够实际生产出来。不管你是什么水平，我想提供一些开始起步的建议。
第一个建议是利用网站http://tensorflow.org。上面有入门部分，附有可以实际操作的介绍，以及一些机器学习的任务。默认需要一些Python的知识，但仅此而已。