今天给大家简单介绍一下TensorFlow深度学习框架。欢迎交流学习！一、TensorFlow简介官方解释：“TensorFlow是一个开源软件库，主要用于各种感知和语言理解任务的机器学习。”简单的说，TensorFlow是一个用于机器学习的开源框架，可以用来快速构建神经网络，同时快速地训练、评估和保存网络。2.TensorFlow的主要任务TensorFlow的主要任务是负责机器学习的每一步。具体内容如下：模型构建、模型训练、模型保存加载、模型评估、使用加速器提升性能、生产环境部署网络、模型数据可视化（TensorBoard）3.TensorFlow的特点是可移植、跨平台platform：相同TensorFlow的代码和模型可以同时运行在服务器、PC和移动设备上。TensorFlow还可以选择在CPU或GPU上运行。良好的社区生态：TensorFlow的官方文档对几乎所有的功能和参数都有详细的解释。而且官方教程很大一部分支持中文，国内学习成本比较低。内置算法非常完备：我们在机器学习中可以使用的大部分算法都嵌入在TensorFLow中。适用于工业生产：TensorFlow内置的Service和分布式结构可以帮助个人和企业轻松完成模型训练和部署。良好的编程扩展性：支持市面上大部分编程语言如：Python、C、R、Go等。4.TensorFlow的缺点供我们修改自己的模型。TensorFlow1.x和TensorFlow2.x区别较大，代码版本迁移比较麻烦5.TensorFlow的使用TensorFlow主要用于机器学习和深度神经网络研究，可以用来快速开发一些机器学习算法，尤其是深度学习算法。6.实际案例介绍一些经典案例6.1自动驾驶在自动驾驶方面，可以利用TensorFlow不断改进自动驾驶系统中的深度模型，包括路况分割、雷达信号处理等。自动驾驶的未来非常有前途。6.2Android手机自拍功能Android手机增加的自拍功能，这个自拍功能是应用深度学习训练出来的视觉模型，可以非常准确的分离前景像素和背景像素，并对前景像素和背景像素进行处理像素分开，这样就可以实现背景模糊。传统上，手机制造商需要增加第二个摄像头，这将大大增加手机的制造成本。6.3智能音箱的深度学习算法大大降低了语音识别和语音生成的技术门槛，可以快速开发适合特定应用场景的语音应用。6.4智能医疗使用TensorFlow可以很方便的复用已有的图像识别模型或者自然语言处理模型。针对特定的应用领域和数据，重新训练和调整学习模型，在检测视网膜病变的任务中可以达到100%以上。准确率接近95%，已经超过了普通眼科医生91%的水平。
