現在游戲越來越難做，國家廣電總局審核越來越變態，國家各種打壓游戲，游戲產業也成為教育失敗的背鍋俠，所以本人現在開始做深度學習方向。 

   深度學習研究的熱潮持續高漲，各種開源深度學習框架也層出不窮，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而TensorFlow卻殺出重圍，在關注度和用戶數上都占據絕對優勢，大有一統江湖之勢。表2-1所示為各個開源框架在GitHub上的數據統計（數據統計于2017年1月3日），可以看到TensorFlow在star數量、fork數量、contributor數量這三個數據上都完勝其他對手。

    

TensorFlow

TensorFlow是相對高階的機器學習庫，用戶可以方便地用它設計神經網絡結構，而不必為了追求高效率的實現親自寫C++或CUDA代碼。它和Theano一樣都支持自動求導，用戶不需要再通過反向傳播求解梯度。其核心代碼和Caffe一樣是用C++編寫的，使用C++簡化了線上部署的復雜度，并讓手機這種內存和CPU資源都緊張的設備可以運行復雜模型（Python則會比較消耗資源，并且執行效率不高）。除了核心代碼的C++接口，TensorFlow還有官方的Python、Go和Java接口，是通過SWIG（Simplified?Wrapper?and?Interface?Generator）實現的，這樣用戶就可以在一個硬件配置較好的機器中用Python