哈囉大家好～～～～
上一篇說完TensorFlow這個名字怎麼來的?以及它使用有向無環圖 (Directed Acyclic Graph)，這一篇我要來說說TensorFlow使用有向無環圖(Directed Acyclic Graph)有甚麼優點。

第一個優點是可移植性(Portability)，可以使用Python建構DAG，並儲存在模型中，接著使用C ++還原；或是使用相同的Python程式碼，然後在CPU和GPU上執行，DAG提供程式語言和硬體設備的可移植性。

設備之間的可移植性帶給TensorFlow強大的功能，舉例來說，Tensorflow可以在雲端上訓練模型，然後訓練後的模型再放到邊緣設備(手機)上，還是可以直接在手機上使用模型進行預測，例如:Google翻譯將受過訓練的翻譯模型儲存在手機上就可以使用離線翻譯。

另外，我們也可以在手機上對經過訓練的模型進行微調，更新模型的權重來獲得符合我們的偏好。

TensorFlow的可移植性和強大的功能，讓它在機器學習上特別受歡迎，再加上它是開源的套件，在GCP上使用TensorFlow也很方便，下一篇我們就來說說TensorFlow API吧! 大家我們明天見～～～