TensorFlow? 是一個采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計算的開源軟件庫。TensorFlow 最初由Google大腦小組（隸屬于Google機器智能研究機構(gòu)）的研究員和工程師們開發(fā)出來，用于機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，但這個系統(tǒng)的通用性使其也可廣泛用于其他計算領(lǐng)域。它是谷歌基于DistBelief進行研發(fā)的第二代人工智能學習系統(tǒng)。2015年11月9日，Google發(fā)布人工智能系統(tǒng)TensorFlow并宣布開源。

　　其命名來源于本身的原理，Tensor（張量）意味著N維數(shù)組，F(xiàn)low（流）意味著基于數(shù)據(jù)流圖的計算。Tensorflow運行過程就是張量從圖的一端流動到另一端的計算過程。張量從圖中流過的直觀圖像是其取名為“TensorFlow”的原因。

　　TensorFlow的關(guān)鍵點是：“Data Flow Graphs”，表示TensorFlow是一種基于圖的計算框架，其中節(jié)點（Nodes）在圖中表示數(shù)學操作，線（Edges）則表示在節(jié)點間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組，即張量（Tensor），這種基于流的架構(gòu)讓TensorFlow具有非常高的靈活性，該靈活性也讓TensorFlow框架可以在多個平臺上進行計算，例如：臺式計算機、服務(wù)器、移動設(shè)備等。

　　備注：TensorFlow的開發(fā)過程中，重點在于構(gòu)建執(zhí)行流圖。

　　數(shù)據(jù)流圖使用節(jié)點（Node）和線（Edges）的有向圖描述數(shù)學計算；節(jié)點一般用來表示施加的數(shù)學操作，也可以表示數(shù)據(jù)輸入（feed in）的起點和輸出（push out）的終點，或者是讀取/寫入持久變量（persistent variable）的終點。線表示的是節(jié)點之間的輸入/輸出關(guān)系，這些線可以輸運“size可動態(tài)調(diào)整”的多維數(shù)組，即張量（Tensor）。

　　一旦輸入端的所有張量準備好，節(jié)點將被分配到各種計算設(shè)備完成異步并行地執(zhí)行運算。