//下仔のke：https://yeziit.cn/15242/ TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。TensorFlow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页，并支持GPU和TPU高性能数值计算。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（API）。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码。TensorFlow的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

机器学习和深度学习：TensorFlow是一个强大的深度学习框架，可以用于构建各种复杂的机器学习和深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。 图像识别和处理：TensorFlow可以用于构建图像识别和处理系统，例如目标检测、图像分类、人脸识别等。 自然语言处理：TensorFlow可以用于构建自然语言处理系统，例如机器翻译、语音识别、情感分析等。 语音合成和语音识别：TensorFlow可以用于构建语音合成和语音识别系统，例如智能助手、语音导航等。 推荐系统和搜索引擎：TensorFlow可以用于构建推荐系统和搜索引擎，例如视频推荐、网页搜索等。 数据分析和可视化：TensorFlow可以用于构建数据分析和可视化系统，例如时间序列分析、热力图可视化等。 游戏和虚拟现实：TensorFlow可以用于构建游戏和虚拟现实系统，例如虚拟角色控制、场景渲染等。 自动驾驶和机器人技术：TensorFlow可以用于构建自动驾驶和机器人技术系统，例如障碍物检测、路径规划等。 总之，TensorFlow在机器学习和人工智能领域具有广泛的应用场景，可以用于构建各种复杂的机器学习和深度学习模型，为各种实际应用提供强大的支持。