3.1 TensorFlow简介

TensorFlow名称来源于计算原理，即张量（Tensor）在计算图上流动（Flow）。这里的张量就是矩阵的意思。它的前身叫作DistBelief，是Google Brain开发的机器学习系统，DistBelief最早可以追溯到2009年，由杰弗里·辛顿带领的研发团队实现了一个通用型的神经网络框架。基于这个框架，Google内部可以快速试验新的深度学习算法效果，例如，将语音识别的错误率降低了25%。后来，Google召集了大量的科学家与工程师对DistBelief进行改造和优化，这就是于2015年11月发布的TensorFlow 0.1版本。相较于当时其他的机器学习框架，TensorFlow更容易部署和运行。这使得TensforFlow迅速崛起，成为最受欢迎的深度学习框架之一。深度学习框架排名如图3-1所示。

Google于2017年发布了TensorFlow 1.0版本，带来了大量机器学习函数库的更新，使得TensorFlow更快、更灵活、更稳定。而在2019年10月发布的TensorFlow 2.0，更是进一步让TensforFlow重生。与Keras的紧密集成、即时运行等特性，让TensforFlow进一步巩固了自己在机器学习框架中的地位。