本篇目录：
- 1、什么叫做深度学习框架,其作用是什么
- 2、关于tensorFlow的一些概念!
- 3、tensorflow是什么
- 4、37-分布式tensorflow
- 5、TensorFlow的优势和缺点有哪些
- 6、AI是做什么的
什么叫做深度学习框架,其作用是什么
当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。
深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。
它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习(DL， Deep Learning)是机器学习(ML， Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI， Artificial Intelligence)。
Keras（Keras Neural Networks Library）是一个在TensorFlow和CNTK之后推出的深度学习框架，是一个高度抽象化的深度学习框架，对于很多常见的深度学习任务都提供了很好的支持。
关于tensorFlow的一些概念!
1、TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个用于构建和训练机器学习模型的框架，它提供了一套丰富的工具和库，支持各种深度学习算法和模型架构。
2、TensorFlow是一个开源的人工智能框架，它可以用于机器学习和深度学习。如果您想入门TensorFlow，我建议您从以下几个方面开始： 学习Python编程语言。
3、高效的 TensorFlow 读取方式是将数据读取转换成 OP，通过 session run 的方式拉去数据。
4、离散卷积是一种线性变换，它保留了排序的概念。它是稀疏的（只有少数输入单元对给定的输出单元有贡献）并且重用参数（相同的权重应用于输入中的多个位置）。
tensorflow是什么
1、tf 通常是 TensorFlow 的缩写，是一个流行的开源机器学习和深度学习框架。TensorFlow由Google开发，于2015年首次发布，并成为机器学习和人工智能领域中最受欢迎的框架之一。
2、TensorFlow是编程语言Python，C++，CUDA。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
3、TensorFlow 是谷歌基于DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
37-分布式tensorflow
分布式tensorflow是由高性能的gRPC框架作为支持的。 这是一个通信框架gRPC(google remote prcedure call)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即远程过程调用协议，是指通过网络从远程计算机程序上请求服务。
TensorFlow的一大功能就是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。数据挖掘和机器学习算法：大数据的挖掘和分析需要依赖于高效的数据挖掘和机器学习算法，如Scikit-learn、TensorFlow等。
分类：TensorFlow 目前TensorFlow代码已超过40w行，从代码量上来看，绝不是一个能够迅速上手的小项目。所以，想要精通TensorFlow的同学需要做好心理准备。
TensorFlow的优势和缺点有哪些
1、TensorFlow的缺点有：每个计算流必须构建成图，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；没有三维卷积，因此无法做视频识别；即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。
2、优点4：可移植性好 由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。深度学习也是有缺点的：缺点1：计算量大，便携性差 深度学习需要大量的数据与算力，所以成本很高。
3、优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
4、tensorFlow拥有高度的灵活性、真正的可移植性（Portability）、将科研和产品联系在一起、自动求微分、多语言支持、性能最优化等优势。任何人都可以用Tensorflow。
5、充电速度快，结实耐用，使用寿命长，质量可靠稳定，并且正背面设有小凹面，方便用户插拔使用，使其适用范围更广。特能生产的锂电池充电器具有性能稳定、价格低之优点，投放市场以来，深受用户的青睐。
6、TensorFlow支持各种操作系统和设备，支持分布式计算、多GPU计算等，具有很好的可扩展性和高效性。同时，TensorFlow的文档和教程比较全面，有很多优秀的社区支持和工具包，使用广泛。
AI是做什么的
1、人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
2、人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。应用范围包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，法律，科学发现，玩具和游戏。
3、ai是adobeillustrator缩写，是adobe公司制作的一款绘制矢量图形的软件。主要它制作平面图形。
4、Adobe Ai软件是Adobe公司开发的一款矢量图形制作软件，全称为Adobe Illustrator。它是一款专业的矢量图形设计软件，主要用于创建图标、插图、标志、海报、宣传册、书籍插图、网站设计等。
5、AI是主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
6、Adobeillustrator，常被称为“AI”，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。
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