SimoneTensorFlow是编程语言Python，C++，CUDA。
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和游姿维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）。
自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码。
扩展资料：
TensorFlow的核心组件：
分布式TensorFlow的核心组件（core runtime）包括：分发中心（distributed master）、执行器（dataflow executor/worker service）、内核应用（kernel implementation）和最底端的设备层（device layer）/网络层（networking layer）。
分发中心从输入的数据流图中剪取子图（subgraph），将其划分为操作片段并启动执行器。分发中心处理数据流图时会进行预设定的操作优化，包括公共子表达式消去（common subexpression elimination）、常量折叠（constant folding）等。
执行器负责图操作（graph operation）在进程和设备中的运行、收发其它执行器的结果。分布式TensorFlow拥有参数器（parameter server）以汇总和更新其它执行器返回的模型参数。执行器在调度本地设备时会选择进行并行计算和GPU加速。
TensorFlow的安装：
语言与系神模绝统支持
1、Python
TensorFlow提供Python语言下的四个不同版本：CPU版本（tensorflow）、包含GPU加速的版本（tensorflow-gpu），以及它们的每日编译版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）。
TensorFlow的Python版本支持Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0及对应的更高版码兄本，其中macOS版不包含GPU加速。安装Python版TensorFlow可以使用模块管理工具pip/pip3或anaconda并在终端直接运行。
2、配置GPU
TensorFlow支持在Linux和Window系统下使用统一计算架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA）高于3.5的NVIDIA GPU。
配置GPU时要求系统有NVIDIA GPU驱动384.x及以上版本、CUDA Toolkit和CUPTI（CUDA Profiling Tools Interface）9.0版本、cuDNN SDK7.2以上版本。可选配置包括NCCL 2.2用于多GPU支持、TensorRT 4.0用于TensorFlow模型优化。
参考资料来源：百度百科-TensorFlow
