作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在自然语言处理、图像识别、自动驾驶、视频分析等领域，深度学习框架是现代机器学习的一个重要组成部分。近年来，大量研究人员将其应用到各种各样的计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、医疗健康等领域中。为了能够实现这些目标，深度学习框架对集群环境的支持已经成为一个亟待解决的问题。Tensorflow在国内的应用相对较少，国内很多公司并没有那么多资源进行深度学习的部署。因此，本文将以部署Tensorflow企业级分布式集群环境为主题，结合实际案例，带领读者了解Tensorflow企业级集群环境的搭建方法，以及如何利用Tensorflow实现业务需求。
2. 基本概念与术语
本章节主要介绍深度学习的相关基础知识与术语，方便读者理解本文所要阐述的内容。
TensorFlow
TensorFlow概览
TensorFlow是一个开源软件库，可以用于进行机器学习和深度神经网络研究和开发。它是一个采用数据流图（data flow graph）作为计算模型的开源系统，图中的节点表示运算，边缘表示数据流动，使得机器学习变得更加简单、快速且可移植。
TensorFlow由Google Brain团队在2015年底提出，基于异构设备上运行的结构化数据流图的概念设计而成。它最初命名为“TensorFlow”，后改名为“Deep Learning Software Library”。截至目前，TensorFlow已经发布了多个版本，其中包括1.x版本、2.x版本、2.3版本。目前最新版本为2.3.1。