TensorFlow框架初印象

由于笔者近期要负责研发的某个项目涉及到AI技术，于是从网上下载了几本机器学习与深度学习相关的书，其中有一本是讲解tensorflow框架的，作者是郑泽宇。

其实对于tensorflow, 我早有耳闻，但它具体是干什么的，没作深入了解。对人工智能技术也颇感兴趣，但由于个人精力有限，虽然买了几本相关的书，但也都束之高阁了。

我要负责研发的这个项目，因为一切从零开始，难度其实有点大，可是做技术的不能光守着那一亩三分地过日子，所以我把公司的这次项目当成是我进入人工智能领域的一次契机。

我现在来说一下我对TensowFlow的基本了解。

tensorflow的前身是DistBelief，一开始只是在谷歌内部使用，是谷歌第一代深度学习系统，在2015年谷歌把tensorflow开源了，开源协议基于Apache2.0，

同类的深度学习框架还有伯克利大学的caffe,微软研究院的CNTK,等等。

至于它们之间的区别，不是我作为一个初学者想关心的事，我只需要知道有这么些东西存在就可以了。

TensorFlow的应用领域：

（1）人机博弈

相信阿尔法与李世石的世纪之战，大家一定不会陌生，这是TensorFlow在人机博弈领域一个很著名的案例，而这就发生在不久前的2016年。

（2）语音识别

打开苹果手机，一直按住home键，开始召唤你的机器人女友，让它讲个黄色笑话给你听。

TensorfFlow在计算机视觉，图像识别，自然语言处理等领域也都有很广阔的应用前景。

最后我要啰嗦下我的学习方法

我的学习方法是：学习某一类技术，先要对它有一个整体印象，不要陷于琐碎的细节，这是第一步。

第二步是搞清楚它的历史：它是怎么从娘胎里蹦出来的（它的起源）,它是如何长大成人又如何骚浪贱(它在社区的发展历程)，让那么多程序员喜欢上它的。

第三步再是系统的学习，渐进式的学习，迭代式学习，在学习的过程中需要不断实践，以加深对理论知识的理解。