tensorflow机器学习系统是由互联网巨头公司谷歌最新推出的一套全球通用的智能设备学习系统，用户使用该款系统能够在智能设备上进行快速的系统设定与安装，让用户对智能系统进行调试和改进！
TensorFlow简介：
TensorFlow是谷歌最新发布全新人工智能系统。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域，主要针对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
TensorFlow正是基于第一代DistBelief进行开发的，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即为张量从图象的一端流动到另一端——将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理。
相比较之下，作为谷歌第二代人工智能系统，TensorFlow更快、更智能化，也更加灵活，可以更加轻松地应用于谷歌的新产品以及支持技术研究。按某些标准计算，TensorFlow的运行速度相当于DistBelief的3倍。
TensorFlow一大亮点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，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。也就是说，任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。
在加州湾区Google总部山景城举办的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow 1.0版本正式发布！目前已经可以下载和更新全新的TensorFlow。官方介绍称，全新的TensorFlow 1.0深度学习框架将更快、更灵活、更实用。
TensorFlow 1.0框架将通过提供更多API的方式，提升这个深度学习框架的灵活性和实用性。TensorFlow工程总监Rajat Monga在峰会上透露，TensorFlow 1.0将对更多工具提供支持，例如K-means和支持向量机（SVM）。
