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【TensorFlow的特征】高度的灵活忄生TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图，你就可以使用Tensorflow。你来构建图，描写驱动计算的内部循环。我们提供了有用的工具来帮助你组装“子图”（常用于神经网络），当然用户也可以自己在Tensorflow基础上写自己的“上层库”。定义顺手好用的新复合操作和写一个python函数一样容易，而且也不用担心忄生能损耗。当然万一你发现找不到想要的底层数据操作，你也可以自己写一点c++代码来丰富底层的操作。真正的可移植忄生（Portability）Tensorflow在CPU和GPU上运行，比如说可以运行在台式机、服务器、手机移动设备等等。想要在没有特殊硬件的前提下，在你的笔记本上跑一下机器学习的新想法？Tensorflow可以办到这点。准备将你的训练模型在多个CPU上规模化运算，又不想修改代码？Tensorflow可以办到这点。想要将你的训练好的模型作为产品的一部分用到手机app里？Tensorflow可以办到这点。你改变主意了，想要将你的模型作为云端服务运行在自己的服务器上，或者运行在Docker容器里？Tensorfow也能办到。Tensorflow就是这么拽:)将科研和产品联系在一起过去如果要将科研中的机器学习想法用到产品中，需要大量的代码重写工作。那样的日子一去不复返了！在Google，科学家用Tensorflow尝试新的算法，产品团队则用Tensorflow来训练和使用计算模型，并直接提供给在线用户。使用Tensorflow可以让应用型研究者将想法迅速运用到产品中，也可以让学术忄生研究者更直接地彼此分享代码，从而提高科研产出率。自动求微分基于梯度的机器学习算法会受益于Tensorflow自动求微分的能力。作为Tensorflow用户，你只需要定义预测模型的结构，将这个结构和目标函数（objectivefunction）结合在一起，并添加数据，Tensorflow将自动为你计算相关的微分导数。计算某个变量相对于其他变量的导数仅仅是通过扩展你的图来完成的，所以你能一直清楚看到究竟在发生什么。多语言支持Tensorflow有一个合理的c++使用界面，也有一个易用的python使用界面来构建和执行你的graphs。你可以直接写python/c++程序，也可以用交互式的ipython界面来用Tensorflow尝试些想法，它可以帮你将笔记、代码、可视化等有条理地归置好。当然这仅仅是个起点——我们希望能鼓励你创造自己最喜欢的语言界面，比如Go，JA危a，Lua，JA危aｓｃｒｉｐｔ，或者是R。忄生能最优化比如说你又一个32个CPU内核、4个GPU显卡的工作站，想要将你工作站的计算潜能全发挥出来？由于Tensorflow给予了线程、队列、异步操作等以最佳的支持，Tensorflow让你可以将你手边硬件的计算潜能全部发挥出来。你可以自由地将Tensorflow图中的计算元素分配到不同设备上，Tensorflow可以帮你管理好这些不同副本。【课程大纲】安装(Windows,Mac,Linux)例子1处理结构例子2Session会话变量传入值激励函数添加层建造神经网络结果可视化优化器可视化好帮手分类学习dropout解决overfitting问题CNN卷积神经网络SA危er保存读取RNN循环神经网络RNN循环神经网络(分类例子)RNNlstm(regression回归例子)RNNlstm(回归例子可视化)Autoencoder(非监督学习)scope命名方式Batchnormalization批标准化

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