TensorFlow框架中神经网络模型设计流程

一、TensorFlow简介

        TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习框架，广泛应用于各类人工智能任务的建模、训练与部署。其名称来源于“张量（Tensor）”与“数据流图（Flow）”的结合，形象地描述了数据在计算图中的流动过程。

        TensorFlow支持多种编程语言（以Python为主），提供高阶API（如Keras）与低阶API（如 tf.*）并存的开发方式，适用于从研究到生产的全流程开发。其具备强大的分布式训练能力、跨平台兼容性（支持CPU、GPU、TPU）以及丰富的生态系统（如TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow Serving），使其成为工业界与学术界首选的深度学习框架之一。