• 机器学习是指通过算法，对数据进行分析，最终得出判断。 • 深度学习是指通过人工神经网络，通过对数据进行分析学习， 最终得出判断。 • 机器学习最难的地方在于特征的提取，而深度学习认为特征 提取是可以通过人工神经网络学习而得出结论的。深度学习 在非结构化数据方面有很大的优势。 卷积神经网络 - CNN 通过卷基层和池化层的网络结构进行不断的对图像的特征提取 数组运算并行化 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设 备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队中的研究人 员和工程师开发的，用于进行机器学习和深度神经网络研 究， 但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多其 他领域。 分布式 TensorFlow 存储对接 通过 Kubernetes 的 Volume 机制将分布式存储的具体地址