TensorFlow 如何入门，如何快速学习？ 现在在入门深度学习，因此我现在在对比 TensorFlow 中英文文档在学（一个是英文官方，一个是极客学院的中文文档）：https：//www.tensorflow.org/tutorials/ TensorFlow。
请问tensorflow中怎么实现循环？ 最近在做的项目里需要对特征图进行遍历，想知道tf。whileloop到底怎么回事
深度学习TensorFlow入门资源汇总-如何从零开发人工智能？ http：//19.offcn.com/class-143707/？scode=jZiXMZ 什么是TensorFlow？TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图。
Google I/O 2017推出的Tensorflow Lite有什么意义 参考链接：点看：1.TensorFlow采用DataFlow数据流模型我觉Dryad太相似处外Dryad第提DataFlow模型要说早参考MIT TaggedTokenmachine面static dataflow dynamic dataflow architecture[2]资料.规模机器习系统全面、靠支持DataFlowfeature本件容易事情Tensorflow做点支持control_dependence，merge，condition，for-loop/while-loop，iteration1.像LSTMunrolling原需要predefine unroll现用for-loop做展(内部维持状态变化)2.比些算需要同input example做同训练(同gradient更新variables)前需要hack东西(至少DistBelif)现需要ConditionOp解决3.比同variables用同optimizerSGD/AdaGrad/FTRL/Momentum等ControlFlow支持tensorflow graph更像种语言抽象(variables，tensors，controlflow，compile[指rewrite整graph，send/recv node，un-reference，graph partition，dynamic placement]，parallelismfunctional programming等)角度讲少新东西面2.否用DataflowBSP并直接应关系Dataflowtensor/token流 schedule控制流别部事情(session 何drive)事实Tensorflow提供灵性用户容易层做BSP(非喜欢做种模型缺点fault tolerance难做)SSP(非要概念引入)或者parameter server结构(事实我认种。
如何评价Tensorflow和其它深度学习系统 个人的一点看法：1.TensorFlow是采用的DataFlow的数据流模型，不过我不觉得和Dryad有太多相似之处，此外Dryad也不是第一个提出DataFlow模型的地方，要说最早可以参考MIT TaggedTokenmachine里面的static dataflow 和dynamic dataflow architecture[2]的资料.在一个大规模机器学习系统上全面、可靠的支持DataFlow的feature本不是一件容易的事情，但是Tensorflow做到这一点，支持control_dependence，merge，condition，for-loop/while-loop，iteration。1.就像LSTM的unrolling，原来需要predefine unroll，现在用for-loop去做展开(内部维持状态的变化)2.还有比如一些算法需要对不同的input example做不同的训练(不同的gradient，更新不一样的variables)，以前需要hack很多东西(至少在DistBelif上是)，现在只需要一个ConditionOp就解决了。3.比如不同的variables用不同的optimizer，SGD/AdaGrad/FTRL/Momentum等。有了ControlFlow的支持，tensorflow graph更像是一种语言的抽象(variables，tensors，controlflow，compile[这个是指会rewrite整个graph，send/recv node，un-reference，graph partition，dynamic placement]，parallelism，functional programming等)，从这个角度讲还是有。
如何看待谷歌公开 tensorflow 专用处理器 TPU？ 如下文所述：http：//china.nikkeibp.com.cn/news/cone/77989-201605201753.html？ref=mobile&from=sing
深度学习框架有哪些？各有什么特点？ 日前，清华大学人工智能研究院基础理论研究中心发布了深度强化学习框架“天授”，代码已在GitHub开源（https：// github.com/thu-ml/tians hou）。这也是继“珠算”可微分概率。
