TensorFlow的简介

TensorFlow是一个机器学习框架，其整体架构设计主要分成Client，Master和Worker。解耦的架构使得它具有高度灵活性，使它可以方便地在机器集群上部署。

TensorFlow的代码架构

TensorFlow整体架构如下（图片来自官网）。

Client

Client是算法工程师直接接触使用的。有Python，C++，Java等不同的版本。它的主要作用是：

• 将计算过程定义成计算图。机器学习主要存在命令式和声明式两种不同的编程模型。命令式编程模型就是我们一般的编程方式。声明式模型类似于RxJava那样，先构建一个数据通道，等事件触发时，才会真正有数据喂入，并执行。TensorFlow就是声明式的编程模型。算法工程师利用Client的API，构建一个计算图。
• 提供Session接口执行计算图。

Distribu