TensorFlow'un ikinci nesil olarak adlandırılmasının sebebi, halefi sayılan ve 2011 yılında geliştirilen DistBelief'in eksikliklerini gidermek üzere geliştirilmiş olması. DistBelif'ten iki kat daha hızlı olduğu belirtilen TensorFlow da neural networks oluşturmak ve çalıştırmak için bir yol sunuyor.
Google, kullanım kolaylığıyla öne çıkan bu sistemle, geliştirmek istediğiniz ürün için masaüstünde GPU'nuzu eğitmekle başlayıp, mobilde çalıştırma aşamasına kolaylıkla geçiş yapabileceğinizi belirtiyor. TensorFlow, görsel tanıma, konuşma tanıma ve tercüme gibi görevleri öğrenebiliyor.
Google'ın C++ programlama dili kullanarak geliştirdiği TensorFlow için, C++ veya Python dillerini kullanarak yeni uygulamalar tensors_flowinggeliştirmek mümkün. Ancak sistemin açık kaynak kodlu hale gelmesi farklı dillerin kullanımının da önünü açabilir.
Deep learning TensorFlow'un akla gelen ilk uygulama alanı olsa da sistemin, DistBelief'ten farklı olarak yapay zekanın reinforcement learning ve logistic regression alanlarına uyarlanabileceği de belirtiliyor.
Google, TensorFlow'u ayrı bir kütüphane, ilgili araçlar, dersler ve örneklerle birlikte açık kaynak kodlu hale getirerek dileyen kişi ve kurumların sistem üzerinde çalışmasının önünü açtığını söylüyor. Ancak Google'ın TensorFlow'un şimdilik yalnızca bir bölümünü açtığını ve bu bölümün tek bir bilgisayarla çalıştığını hatırlamakta fayda var. Yani amacınız büyük ölçekte veri kullanarak kurumsal uygulamalar geliştirmekse, çok sayıda makineye modellerinizi öğretme şansınız olmayabilir. Buna karşılık Google, ilerleyen zamanlarda yüzlerce makinede birden çalışan bir versiyonu açık kaynak kodlu hale getirebileceğini belirtiyor.