本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章，第1.4节，作者李嘉璇，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.4 什么是TensorFlow

想想，在机器学习流行之前，我们是如何做与语音和图像相关的识别的？大多数是基于规则的系统。例如，做自然语言处理，需要很多语言学的知识；再如，1997年的IBM的深蓝计算机对战国际象棋，也需要很多象棋的知识。

当以统计方法为核心的机器学习方法成为主流后，我们需要的领域知识就相对少了。重要的是做特征工程（feature engineering），然后调一些参数，根据一些领域的经验来不断提取特征，特征的好坏往往就直接决定了模型的好坏。这种方法的一大缺点是，对文字等抽象领域，特征还相对容易提取，而对语音这种一维时域信号和图像这种二维空域信号等领域，提取特征就相对困难。

深度学习的革命性在于，它不需要我们过多地提取特征，在神经网络的每一层中，计算机都可以自动学习出特征。为了实现深度学习中运用的神经网络，TensorFlow这样的深度学习开源工具就应运而生。我们可以使用它来搭建自己的神经网络。这就有点儿类似于PHP开发当中的CodeIgniter框架，Java开发当中的SSH三大框架，Python开发当中的Tornado、Django框架，C++当中的MFC、ACE框架。框架的主要目的就是提供一个工具箱，使开发时能够简化代码，呈现出来的模型尽可能简洁易懂。