TensorFlow
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。[1]

中文名
谷歌张量流图
外文名
TensorFlow
研 发
谷歌
支持算法
TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。

从目前的文档看，TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，这都是目前在Image，Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。[2]

开源意义
这一次的Google开源深度学习系统TensorFlow在很多地方可以应用，如语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。但是，基于以上论点，我们也不能过分夸大TensorFlow这种通用深度学习框架在一个工业界机器学习系统里的作用。在一个完整的工业界语音识别系统里， 除了深度学习算法外，还有很多工作是专业领域相关的算法，以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。

不过总的来说，这次谷歌的开源很有意义，尤其是对于中国的很多创业公司来说，他们大都没有能力理解并开发一个与国际同步的深度学习系统，所以TensorFlow会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。

中文文档
官方文档中文版通过协同翻译，现已上线，国内的爱好者可以通过GitHub协作的方式查看并完善此中文版文档。

版本发布
2017年2月16日，首届TensorFlow 开发者峰会在美国加州山景城召开，其最新版本TensorFlow 1.0 也于峰会上正式发布。[3]

参考资料
[1] 揭秘TensorFlow：Google开源到底开的是什么？
[2] 【深度】探秘谷歌人工智能实验室，TensorFlow在这里诞生
[3] TensorFlow 1.0 正式发布 凤凰科技 2017-02-16 2017-02-16[引]