張Yuhong彼らの研究ノートとして、「米国の深さ調査」から抜粋！
TensorFlowは、このような名前を取るのはなぜ？当然のことながら、これは豪華です。
テンソルの流れは「テンソル」を意図していた「テンソル」のその動作原理にちなんで命名された、「テンソル」は、一般的に多次元マトリックスを指します。深さでは2次元のデータよりも、主に高い研究プログラムは、その名前に学習プロセスの深さのデータのコア機能を活用する、それが理にかなっています。「フロー」は「流れ」を意味し、それはデータの流れを図に基づいて計算されることを意味します。併せて、「TensorFlow」が他端にデータフローグラフ計算処理の一端から、そのテンソルの流れを意味します。それは鮮やかに人工ニューラルネットワークのモデルで複雑なデータ構造の流れ、伝送、解析および処理を説明し（図11-3を参照）。
タオル機械学習、一般的に4種類で構成値：
- スカラー（スカラー）：例えば「1」や「3.2」などのような最小算出手段、ある数値です。
- （ベクター）IILする：そのような[1、3.2、4.6]などのスカラーの数で構成される一次元アレイを、。
- 行列（マトリクス）：スカラーからなる二次元アレイ。
- テンソル（テンソル）：ク多次元（一般にN> 3）データアレイの組から構成される。高次元マトリックスとして理解されます。
テンソルの流れは、すべてが多くの面で優れた性能を持っている優れた深い学習フレームワークです。例えば、コードのデザインは非常に単純なニューラルネットワークアーキテクチャで、展開にも便利です。また、道路上の技術のTensorFlow反復更新は非常に高速な発展につながった地域社会活動、それを確実にするために大きく、曲がった多数所有して「プラットフォーム」のためのGoogleのの強力な技術力、と特に、基本的にすべての周は何千行ものコードを提出しました。
テンソルフロー利点は、主に以下の三つの側面にあります。
（1）TensorFlowは非常に直感的なフレームワークを有します。名前が示すように、それは「テンソルの流れを。」持っています ユーザーが簡単に、視覚的テンソルの流れのあらゆる側面（TensorBoardを必要とし、後の章で述べる）を見ることができます。
（2）TensorF！オウは簡単にCPU / GPUの展開、分散コンピューティングにすることができ、大規模なデータは、コンピューティング能力分析のためのサポートを提供します。
（3）TensorF！オウクロスプラットフォーム、および強力な柔軟性。唯一のLinux、MacとWindowsシステム上で実行されないTensorFlow、あなたも携帯端末で作業することができます。
もちろん、TensorFlowにも欠点があります。主にその基礎となるコードの比較では、ユーザーは多くのコードを記述する必要があり、多くの類似した特徴があり、ユーザーは「車輪の再発明。」しなければなりませんでした しかし、根本的なTensorFlowまたは強力な技術の蓄積、安定した性能、乗り心地レッド、多くの深い学習フレームワークの上部にある「風」を持っています。