如何入门TensorFlow？

TensorFlow是谷歌于2015年正式开源的计算框架。2017年2月，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。

TensorFlow是由Jeff Dean领头的谷歌大脑团队基于谷歌内部第一代深度学习系统DistBelief改进而来的通用计算框架。DistBelief是谷歌2011年开发的内部深度学习工具，这个工具在谷歌内部已经获得了巨大的成功。相比DistBelief，TensorFlow的计算模型更加通用、计算速度更快、支持的计算平台更多、支持的深度学习算法更广而且系统的稳定性也更高。

在谷歌内部，TensorFlow已经被应用在谷歌的各款产品之中。谷歌的语音搜索、广告、电商、图片、街景图、翻译、YouTube等产品都是基于TensorFlow系统 。

除了在谷歌，IBM、Airbnb、Uber、Snapchat、Twitter、Dropbox、Ebay、Intel、SAP等及国内的京东、小米等公司也纷纷在使用TensorFlow。

除了TensorFlow，还有很多其他深度学习框架，比如Caffe、MXNet、Torch等等。这些框架都帮开发人员化解了机器学习最难的部分，很好地降低了人工智能学习的入门门槛，提高了开发效率。但是，究竟哪个更胜一筹？不妨通过下图Github的活跃指数见分晓。

不同深度学习工具在GitHub上星数对比

（图中数据获取的时间为2017年7月）

不同深度学习工具在GitHub上复制仓库对比

（图中数据获取的时间为2017年7月）

可以看到，不管是星数还是复制仓库，TensorFlow都遥遥领先。因此，如果要学机器学习，就一定要学框架；如果要学框架，就一定要学TensorFlow。

为了让小伙伴们更快上手逆天的TensorFlow，StuQ请来才云科技联合创始人/首席大数据科学家/前谷歌高级工程师 —— 郑泽宇老师，带你一起实战TensorFlow。

郑老师2013 年加入谷歌，作为主要技术人员参与并主导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（Knowledge Graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。

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