開篇的話

Hello~ 如果你點(diǎn)開了這篇文章，你一定是一個(gè)內(nèi)心深處對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有著深深好奇并且又極其渴望親自動(dòng)手?jǐn)[弄一番的重度IT玩家。TensorFlow是Google開發(fā)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架，是目前GitHub上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最受歡迎的工具，他使用起來非常非常非常方便，并且有Google強(qiáng)大的資源庫作為后備支撐，如果你是人工智能行業(yè)的從業(yè)者，或者想要在人工智能領(lǐng)域開拓自己事業(yè)的程序猿，亦或是新科技的愛好者，花點(diǎn)時(shí)間學(xué)習(xí)下TensorFlow，保證你學(xué)不了吃虧，學(xué)不了上當(dāng)！
由于TensorFlow中的一些設(shè)計(jì)理念比較先進(jìn)，所以很多同學(xué)會(huì)在一些知識(shí)的理解上產(chǎn)生困擾，本人作為一名從教師轉(zhuǎn)行的程序猿，深知各位同學(xué)在這條道路上的難言之痛，于是決定開設(shè)此教程，為大家提供最簡(jiǎn)單最直接最粗暴的講解，幫助各位同學(xué)以最輕松最愉快最爽朗的方式學(xué)會(huì)TensorFlow這個(gè)必備大殺器！

什么是Tensor？

Tensor，翻譯成中文就是“張量”的意思，至于“張量”這兩個(gè)字連在一起，可能很多同學(xué)都會(huì)一臉茫然，沒關(guān)系，姑且不用放在心上，就好像當(dāng)初第一次聽說“數(shù)組”或者“指針”的時(shí)候，也不知道是個(gè)什么東東，暫且先知道Tensor（英文）=張量（中文）就好了。
在開始的時(shí)候，我們可以姑且把Tensor當(dāng)成是“數(shù)組”，但實(shí)際上Tensor并不等同于數(shù)組，后面隨著對(duì)TensorFlow的逐漸學(xué)習(xí)深入，很快你就能明白Tensor到底是個(gè)什么東西啦！說到這里，我們就暫且認(rèn)為Tensor是一個(gè)功能更高級(jí)更先進(jìn)更強(qiáng)大的“數(shù)組”即可。下面我們通過實(shí)際代碼來簡(jiǎn)單看一下Tensor到底是個(gè)什么東西：

import tensorflow as tf  # 導(dǎo)入TensorFlow的包

tensor_a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 這里定義了一個(gè)Tensor
print("tensor_a : ", tensor_a)  # 看一下Tensor到底是個(gè)啥？

以上代碼塊十分簡(jiǎn)單，第1行，首先導(dǎo)入TensorFlow的包，并給他起個(gè)別名“tf”，這是為了在后面的代碼中使用起來更方便（想想每次使用TensorFlow的時(shí)候只輸入“tf”兩個(gè)字母可比輸入“tensorflow”方便太多了），至于為什么要用tf，很簡(jiǎn)單的啦，就是Tensor和Flow的首字母t和f了。
接下來，第3行中，tensor_a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])定義了一個(gè)Tensor，其名字為tensor_a，tf.constant表示tensor_a 定義的是一個(gè)constant類型的Tensor（張量）。Tensor的詳解將會(huì)在下一期專門進(jìn)行介紹。
第4行的代碼，我們來親眼看一下Tensor到底是什么。運(yùn)行上述代碼之后，print出來的結(jié)果是：

tensor_a :  Tensor("Const:0", shape=(2, 3), dtype=int32)

我們可以看到，一個(gè)Tensor包含3個(gè)屬性：名字、形狀和數(shù)據(jù)類型。Tensor是TensorFlow中最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，TensorFlow的相關(guān)運(yùn)行都是以Tensor為基礎(chǔ)來開展的。

可以看出，一個(gè)Tensor中，包含了該Tensor的名字，該Tensor的形狀，以及該Tensor運(yùn)行的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型。Tensor中的shape記錄的是“數(shù)組”的形狀（一個(gè)2 x 3的矩陣），而非具體的數(shù)據(jù)。

什么是Flow？TensorFlow又是什么？

Flow，中文就是“流”的意思，TensorFlow中的Flow就跟數(shù)據(jù)流、信息流中的“流”是同一個(gè)意思，TensorFlow的意思也就是“張量流”，跟數(shù)據(jù)流和信息流等概念類似，數(shù)據(jù)流指的是數(shù)據(jù)的序列或者數(shù)據(jù)的流程，TensorFlow指的也就是Tensor的序列或者說是Tensor的流程。
我們都知道在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)的處理要經(jīng)過一系列的流程，進(jìn)而得到最終的處理結(jié)果，TensorFlow這個(gè)看起來很帥氣的名字的意思也就是這個(gè)流程，看起來很生動(dòng)形象，又不缺乏高大上的感覺。

在后續(xù)的文章中，將會(huì)繼續(xù)用輕松愉快的方式，為大家講解TensorFlow這一人工智能必備利器，幫助大家在IT界行走江湖！