TensorFlow是Google的开源深度学习库，你可以使用这个框架以及Python编程语言，构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架，开源发布到GitHub上。年11月9日，Google正式发布并开源TensorFlow，目前官方正式版本为TensorFlow1.2。下面这段视频，是当年TensorFlow刚发布时，Google发布的一个官方介绍短片，JeffDean等出镜讲述。
入门项目：图像分类/物体识别
图像分类，也就是训练系统识别猫猫狗狗，或者车道、海滩、天际线等场景。计算机视觉是一个范围巨大的领域，从面部识别到情感识别，甚至可以进行视觉气体泄漏检测。虽然实现流程各异，但底层系统是相通的。
有作者创建了一个TensorFlowGitHub库，其中包括两个相互关联的部分。第一部分：能够识别个对象的TensorFlow图像分类器。第二部分：创建并训练一个全新的图像分类器。
Google的TensorFlow图像识别系统是目前最准确的图像分类软件。所谓图像识别，就是对图片中的内容进行识别，然而这并非对任意图片都能识别。
只有被训练过的对象，系统才能识别。例如，我们用三个类型训练分类器：猫、狗和牛。三个分类器只能识别相应类别中的一个。如果给出一张骆驼的图片会怎样？图片仍会通过一个分类器，但是置信率会非常的低。
如何快速创建一个TensorFlow图像分类器？只需要简单的三步。当然前提是你已经装好了TensorFlow，而且懂编程、会用Python。
第一步：下载
下载预训练的模型、图片和脚本。使用如下命令即可。
gitclone