问：
TensorFlow在机器学习中的作用是什么？
A：TensorFlow是Google对机器学习工作的普遍贡献。 它
由组成 具有数据流图的开源资源集，可帮助对算法进行建模并建立神经网络和其他机器学习技术。
与诸如Python之类的编程语言以及诸如
脾气暴躁的 TensorFlow可帮助工程师有效地设计机器学习系统。 该软件库拥有自己的数据流图集合，可帮助进行机器学习分类，感知和发现。 （阅读为什么TensorFlow在机器学习系统中如此受欢迎？）
TensorFlow是一个Python库。 它可以
习惯于 创建深度学习模型，或者其他包装器库可以
被建造 在TensorFlow之上
， 本质上，TensorFlow提供了用于创新的工具，库和社区资源生态系统的关键部分。 这是一种用户友好的方式，可用于图像识别或其他现代用途的技术。
使用TensorFlow的公司包括
AirBnB ，eBay，英特尔，Uber，Snapchat，Twitter和IBM等。
TensorFlow运行
一些 不同的环境。 通过TensorFlow的实用程序，使初学者能够
开始 了解图书馆和资源如何为机器学习项目做出贡献。 数据流图是一种可视化机器学习中发生的数学计算和操作的方法。
该实用程序使TensorFlow成为开发人员工具包中流行的一部分。
检出：TensorFlow：成为开源ML Framework Pro的6门课程
