哈囉大家好～～～
上一篇我們提到有向無環圖(Directed Acyclic Graph)的可移植性和強大的功能，今天我們要說明TensorFlow API層次結構，TensorFlow中包含五個歸納層，最低的歸納層針對不同硬體設備，例如CPU、GPU、Android，下一層級是TensorFlow C ++ API，下一層級是Python API，數值的加減乘除、創建變量、張量，獲取數據的維度形狀都在python API中進行，下一層級是針對神經網絡的內容，例如，tf層或tf損失函數，最後是最高層的tf.estimator層，它是TensorFlow中的高級的API。
其負責的是進行機器學習的訓練或評估創建檢查點(check point)，使用 tf.estimator API比起使用較低層級的API能大大減少程式碼的行數，不管是使用哪種歸納層級來編寫TensorFlow的程式碼，Google的Cloud Machine Learning Engine會提供託管的服務。接下來，我們該實際進入到TensorFlow的程式碼編寫了，下一篇我們就來說說如何用TensorFlow 進行簡單的加法吧!
大家我們明天見！！！