能實現機器學習的平台和引擎有非常多種，例如:我這次所要深入討論的tensorflow , 還有美國麻省理工學院推出一套能很容易被使用者透過 Python 寫 Deep learning 的應用程式介面 API ，叫做keras，但keras只是介面還是需要透過tensorflow，還有PyTorch等等。
甚麼是tensorflow
Tensorflow最初為Google Brian 所開發。在2015時，Google將之開源，為現今重要的深度學習框架之一，它支援各式不同的深度學習演算法，並已應用於各大企業服務上，Ex: Google, Youtube, Airbnb, Paypal ... 等。此外，Tensorflow也支援在各式不同的device上運行深度學習 Ex: Tensorflow Lite 、 Tensorflow.js 等等。Tensorflow為目前最受歡迎的機器學習、深度學習開源專案。
我們生活中也有不少關於Tensorflow的應用，例如智慧音箱、自動駕駛 還有大家都知道的AlphaGo，就是得益於tensorflow框架的幫忙，當然生活中還有很多的地方是透過機器學習來讓我們的生活更加便利，我相信未來會更加的融入我們的生活。
下圖是機器學習框架的使用率。

https://brianhhu.github.io/2019-08-10-dl-frameworks/
tensorflow 的進化 tensorflow 2.0
tensorflow 2.0 對開發者最有感的莫過於將eager execution 設為default，省去了過去需要先定義好flow，再放到sess.run去執行，如果沒有這個改變，使用者要先構圖好，透過sess.run去執行各個步驟。這樣也會增加不少的程式碼
第二就是將一些api直接支援keras，這也讓我很有感透過一些簡單的api可以更直接的把我們要的想法呈現出來，也讓我這種初階開發者更上手
下一篇我就要來介紹如何安裝tensorflow2.0囉