從2015年發布以來，TensorFlow一直以人工智能、機器學習和預測分析為核心推動機器學習的進步。憑借本身靈活的架構，TensorFlow提供了令人難以置信的并行性數值計算能力，吸引了很多企業。

TensorFlow建立在跨多個系統的有狀態數據流圖上，支持并行處理——數據可以被有效利用而不需要PB數據。無需大量數據就可利用TensorFlow，接下來作者會通過演示解釋如何使用TensorFlow在文本中構建線性回歸。利用好TensorFlow，對于管理人員來講顯得更加重要。

線性回歸概述

線性建模是一種相對簡單的數學方法，如果使用得當，可以幫助企業和用戶預測建模行為。線性建模允許用戶基于數據集中的值創建模式，然后使用該模式來預測不屬于用戶的集合或其他值。

在數學中，線性回歸是確定變量的線性組合系數的方法：

線性回歸要求數量之間得到關系是線性的，舉個例子，設關于y的多項式為：

這種情況下，如果想要讓關于y的多項式為線性，必須給出x和x^ 2的值。再舉個例子，我們所熟知的拋物線方程：

其中d是行駛距離，v是速度，a是重力加速度。我們可以利用線性回歸確定系數v和a的一組數值，從而得出d的值。同樣的方法，也可以利用銷售情況來預計庫存量。

TensorFlow應用程序

現在讓我們看一下TensorFlow到底對我們有什么實際的用處。假設我們有一組一年中看電影的人的出席數據集，然后我們就可以利用TensorFlow占位符設置變量。注意，變量是執行時填入的。

在這個式子中我們需要設定的是重量值、偏差以及預測變量。TensorFlow利用這個變量構造函數，最終成為任何類型的張量（tensor）。

損失函數也會隨著時間的推移測量觀察和預測之間的差值：

TensorFlow將優化器定義為“計算損失梯度并將梯度應用于變量的方法”。在以下的代碼示例中，就使用了GradientDescentOptimizer：

我們通過創建一個會話來告訴TensorFlow初始化圖中的所有變量：

最后，訓練數據得出結果：

Python中有一個非常簡單的show（）命令會以圖形的方式顯示結果：

上圖中的直線向我們展示了全年中看電影的人數的線性回歸預測。這些數據可以幫助管理人員分配全年劇院工作人員的工作。

結論

TensorFlow是一款令人難以置信的、不斷推動機器學習和人工智能發展的敏捷工具。結合Python和統計的一些基本知識很容易實現預測分析中的實際應用。如果將TensorFlow和掌握的數據相結合，可以產生一些非常具有洞察力的業務應用程序，這些應用程序將會改變企業的決策。結合TensorFlow的可擴展性和在Android等系統運行的能力，用戶的洞察會更加適用于不同的用戶群，并且更易于訪問。