32、深入了解TensorFlow：从基础到应用

深入了解TensorFlow：从基础到应用

1. 为何选择TensorFlow

在机器学习领域，GPU因其强大的计算能力备受关注。只需花费现代CPU价格的65%，就能获得拥有多272倍核心数，每秒浮点计算能力大约多10倍的GPU。然而，为GPU编写代码并非易事，不像在Python解释器中执行代码那么简单。虽然有CUDA和OpenCL等特殊包可以让我们针对GPU进行编程，但使用它们来实现和运行机器学习算法并非最便捷的方式。而TensorFlow的出现解决了这一难题。

TensorFlow是一个可扩展的多平台编程接口，用于实现和运行机器学习算法，还包含深度学习的便捷包装器。它由Google Brain团队的研究人员和工程师开发，尽管主要由Google的研究人员和软件工程师团队主导开发，但也有来自开源社区的众多贡献。最初，TensorFlow是为Google内部使用而构建的，后来在2015年11月以宽松的开源许可证发布。如今，许多来自学术界和工业界的机器学习研究人员和从业者都采用TensorFlow来开发深度学习解决方案。

2. TensorFlow的特性

• 多设备支持 ：为了提高机器学习模型的训练性能，TensorFlow支持在CPU和GPU上执行。不过，使用GPU时，它能展现出更强大的性能。目前，TensorFlow官方支持CUDA启用的GPU，对OpenCL启用的设备的支持仍处于实验阶段，但在不久的将来可能会得到官方支持。
• 多语言接口 ：TensorFlow目前支持多种编程语言的前端接口。对于Python用户来说很幸运，其Python API是目