TensorFlow är ett mjukvaruverktyg och ett bibliotek för datavetenskap som underlättar för både programmerare och icke-programmerare att bygga komplexa AI-modeller och system. Verktygets flexibilitet tillåter det att både acceptera och returnera information i form av tensorer – därav namnet TensorFlow. Tensorer kan ses som n-dimensionella matriser, vilket gör dem lämpade för att hantera simultana operationer på stora datamängder.
För att förstå hur TensorFlow fungerar, existerar det två huvudsakliga komponenter att ta hänsyn till: dataflödesgrafer och sessioner. Dataflödesgrafer är en sorts språk som TensorFlow använder för att definiera komputationella operationer, medan sessioner är programmiljön där dessa operationer körs. En viktig egenskap hos TensorFlow är dess förmåga att parallellisera och distribuera beräkningar till flera datorer eller enheter, vilket gör det lämpligt för stora dataset och enorma maskinlärningsprojekt.
Ett unikt aspekt med TensorFlow är att det är utformad för att vara tillräckligt högkvalitativt för forskare som behöver stora mängder flexibilitet och dubbelriktade API:er för att bygga radikalt nya AI-modeller, samtidigt som det är tillräckligt lätt att använda och vänligt nog för hobbyprogrammerare. Det är brett tillämpligt och används i olika branscher, från hälsovård och jordbruk till bilindustrin och spelindustrin.
