#頭條創作挑戰賽#
今天給大家簡單介紹一下TensorFlow深度學習架構，歡迎互相交流學習！
1、TensorFlow簡介
官方解釋：“TensorFlow是一個開源軟體庫，主要用于各種感覺和語言了解任務的機器學習。”
簡單來說TensorFlow 是一個用于機器學習的開源架構，可以用來快速地建構神經網絡，同時快捷地進行網絡的訓練、評估與儲存。
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：
● 模型的建構
● 模型的訓練
● 模型的儲存與加載
● 模型的評估
● 使用加速器提升性能
● 在生産環境中部署網絡
● 對模型的資料進行可視化（TensorBoard）
3. TensorFlow的特點
● 可移植、跨平台性強：相同的代碼和模型可以同時在伺服器、PC、移動裝置上運作，TensorFlow 還可以選擇在 CPU 或者在 GPU 上面運作。
● 良好的社群生态：TensorFlow 的官方文檔幾乎為所有的函數與所有的參數都進行了詳細的闡述。并且很大一部分的官方教程支援中文，對于國内學習成本較低。
● 内置算法非常完善：在 TensorFLow 之中内嵌了我們在機器學習中能用到的絕大部分的算法。
● 适用工業生産：TensorFlow 内置的 Service、分布式等結構能夠幫助個人和企業很友善完成模型的訓練與部署。
● 程式設計擴充性好：支援市面上大多數程式設計語言比如：Python、C、R、Go等。
4、TensorFLow的缺點
● TensorFlow程式的調試比較麻煩，不能深入其内部進行調試
● TensorFlow中的許多高階 API 導緻我們修改我們自己的模型有一定難度
● TensorFlow1.x 版本與 TensorFlow2.x 的差别較大，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網絡方面的研究，可以用來快速開發一些機器學習算法，特别是深度學習算法。
6、實際案例
下面給大家介紹幾個經典的案例
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當中的深度模型，包括對路況場景的分割、雷達信号的處理等等。未來自動駕駛的前景非常大。
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，可以非常準确地分離前景像素和後景像素，對前景像素和後景像素分别處理，這樣就可以實作背景虛化。傳統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别和語音生成的技術門檻大大地降低了，可以快速開發出适合特定應用場景的語音應用。
6.4智能醫療
使用TensorFlow可以很友善地重用現在已有的圖像識别模型或者是自然語言處理的模型，針對特定的應用領域和資料，重新訓練調整一下學習模型，就可以在檢測視網膜病變任務上面獲得超過幾乎達到95%的準确率，并已經超過了普通眼科專家91%的水準。