TensorFlow — открытая библиотека машинного обучения. Родилась в недрах Google, связанных с разработками на тему машинного обучения и нейросетей.
Алгоритмы градиентного обучения базируются на графах, выражающих потоки данных, соответствующие решаемой задаче. При этом узлы графа соответствуют операциям над данными, а ребра — их взаимосвязи. Название, по всей видимости, отражает возможность тензорного представления динамических графов.
Утверждается, что этот подход гибче, чем нейросеть. Нужно представить свою задачу в виде графа потоков данных и задать цикл вычислений. Пользователь может создавать собственные библиотеки на базе TensorFlow. Исходно имеется Python и C++ API. Но на гитхабе и npm можно найти разработки под Java, Javascript, Lua, Go.
Библиотека обеспечивает работу на CPU и GPU. Поддерживаются потоки, очереди и асинхронные вычисления. Приложение может быть развернуто в серверном, десктопном или мобильном исполнении. Возможна распределенная обработка графа. Можно поиграться на своем ноутбуке, а можно развернуть веб-приложение. Библиотека подходит как для исследований, так и для промышленного использования и значительно сокращает дистанцию от идеи до реализации.
Альтернативный вариант машинного обучения для Python — scikit learn.