1、什么是Tensorflow?
为了实现深度学习中运用的神经网络， TensorFlow 这样的深度学习开源工具就应运而生。我们可以使用它来搭建自己的神经网络。这就有点儿类似于 C++当中的 MFC框架。
2、为什么要学 TensorFlow?
①TensorFlow 的一大亮点是支持异构设备分布式计算（ heterogeneous distributed computing），即CPU和GPU协同处理数据 ；
②TensorFlow 支持卷积神经网络（ Convolutional Neural Network， CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN），以及 RNN 的一个特例长短期记忆网络（Long Short-term Memory，LSTM）；
③庞大的用户数 （以下数据截止日期2018-7-10 ）
3、TensorFlow 的特性
官网着重介绍了 TensorFlow 的 6 大优势特性：
4、TensorFlow 环境的准备
1、下载tensorflow
https://github.com/tensorflow/tensorflow
2、基于 pip 的安装
pip 是 Python 的包管理工具，主要用于 PyPI（Python Packet Index）上的包。命令简洁方便，包种类丰富，社区完善，并且拥有轻松升级/降级包的能力。
Linux
TensorFlow 的 Ubuntu/Linux 安装分为 CPU 版本和 GPU 版本
（1）安装仅支持 CPU 的版本，直接安装如下：
$ pip install tensorflow==1.1.0
（2）安装支持 GPU 的版本的前提是已经安装了 CUDA SDK，直接使用下面的命令：
$ pip install tensorflow-gpu==1.1.0
Windows
TensorFlow 1.1.0 版本支持 Windows 7、 Windows 10 和 Server 2016。TensorFlow 的 Windows 安装也分为 CPU 版本和 GPU 版本。
（1） CPU 版本安装。在 PowerShell 中执行如下命令，默认安TensorFlow 1.1.0 版本及相关依赖。
C:\> pip install tensorflow==1.1.0
（2） GPU 版本安装。如果读者的机器支持安装 GPU 版本，请先安装如下两个驱动： CUDA和 CuDNN选择下载版本时要注意与 CUDA 版本匹配。解压后保存至 CUDA 的安装目录下。然后，安装 GPU 版本，安装命令如下：
C:\> pip install tensorflow-gpu==1.1.0
运行 TensorFlow
可视化Tensorflow
PlayGround：一个用于教学目的的简单神经网络的在线演示、实验的图形化平台，非常强大地可视化了神经网络的训练过程。使用它可以在浏览器里训练神经网络，对 Tensorflow 有一个感性的认识。
http://playground.tensorflow.org/
Tensorboard：TensorBoard 是 TensorFlow 自带的一个强大的可视化工具，也是一个 Web 应用程序套件。TensorBoard 目前支持 7 种可视化，即 SCALARS、 IMAGES、 AUDIO、 GRAPHS、 DISTRIBUTIONS、HISTOGRAMS 和 EMBEDDINGS。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tensorboard/README.md