# 3.1 TensorFlow 基础

### 3.1 TensorFlow 基础

**3.1.1 TensorFlow 简介**

谷歌在TensorFlow的官方网站上使用这么一句话来描述TensorFlow：”**A machine learning platform for everyone to solve real problems**”,也就是说它是一个用于解决实际问题的开源机器学习平台。

![图 3-1 TensorFlow 1.x LOGO](https://80031148-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LYtTdBhaX9EsGjMVkHV%2F-L_X_WexC4BTBsCEnYtq%2F-L_X_y5hBhJj2eVNe2Kz%2Fimage.png?alt=media\&token=ecbbd0e5-7a54-4e49-9c13-e400c9acacb8)

TensorFlow最初是由Google Brain团队（隶属于Google的AI部门）中的研究人员和工程师开发的，可以为机器学习和深度学习提供强力支持。我们可以借助其灵活的架构，将其轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）上。

**3.1.2 TensorFlow的Hello World**

图2中的输出栏前面的‘b’表示**Bytes literals**（字节文字）。大多数人安装好TensorFlow后都会使用这段代码来测试安装是否成功。

![图3-2 Hello World](https://80031148-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LYtTdBhaX9EsGjMVkHV%2F-L_X_WexC4BTBsCEnYtq%2F-L_XaHyfLm67vUm-QJHD%2Fimage.png?alt=media\&token=0708976b-d54e-41a7-84a4-ab03b2ce93fe)

## > 示例代码

{% code title="1.py" %}

```python
import tensorflow as tf

# 创建一个常量运算，将作为一个节点加入到默认计算图中
hello = tf.constant("Hello, World!")

# 创建一个TF对话
sess = tf.Session()

# 运行并获得结果
print(sess.run(hello))
```

{% endcode %}