二、TensorFlow的核心概念
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
TensorFlow的主要优点：
灵活性：支持底层数值计算，C++自定义操作符
可移植性：从服务器到PC到手机，从CPU到GPU到TPU
分布式计算：分布式并行计算，可指定操作符对应计算设备
俗话说，万丈高楼平地起，TensorFlow这座大厦也有它的地基。
Tensorflow底层最核心的概念是张量，计算图以及自动微分。
