TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning).
Su objetivo principal es facilitar la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de redes neuronales y otros algoritmos de Machine Learning a gran escala.

Características principales

1. Computación basada en grafos
   TensorFlow utiliza grafos de flujo de datos: cada operación (suma, multiplicación, convolución) se representa como un nodo en un grafo, y los datos fluyen a través de estos nodos como tensores. Esto permite optimizaciones y ejecución eficiente en diferentes dispositivos (CPU, GPU, TPU).

2. Tensores

   • Un tensor es básicamente un arreglo multidimensional (como matrices o vectores).

   • TensorFlow se llama así porque las operaciones se realizan sobre tensores y se calculan a través de flujos de datos.

3. Soporte multiplataforma

   • Funciona en PC, servidores, dispositivos móviles y navegadores.

   • Compatible con CPU, GPU y TPU, permitiendo entrenamiento y predicción muy rápida.

4. Keras integrado

   • TensorFlow incluye tf.keras, una API de alto nivel que facilita la creación de redes neuronales sin tener que definir manualmente cada operación matemática.

   • Ideal para principiantes y desarrolladores que quieren prototipos rápidos.

5. Ecosistema amplio

   • TensorFlow no es solo una biblioteca, sino un ecosistema con herramientas como:

     • TensorBoard → Visualización de gráficos y métricas de entrenamiento.

     • TensorFlow Lite → Modelos optimizados para móviles y dispositivos IoT.

     • TensorFlow.js → Para usar modelos en JavaScript y navegadores.

     • TensorFlow Extended (TFX) → Para producción de modelos ML en pipelines.

Ejemplo básico en Python

import tensorflow as tf

# Crear un tensor constante
hello = tf.constant("Hola TensorFlow!")
print(hello.numpy())

# Crear una red neuronal simple
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(10, activation='relu', input_shape=(5,)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())

En este ejemplo:

• Creamos un tensor constante.

• Definimos una red neuronal simple con una capa oculta de 10 neuronas y una salida.

• Compilamos el modelo para entrenamiento.

Aplicaciones de TensorFlow

• Visión por computadora: detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación.

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): traducción automática, análisis de sentimiento, chatbots.

• Reconocimiento de voz: conversión de audio a texto.

• Sistemas de recomendación: sugerencias de productos o contenido.

• Robótica e IoT: control inteligente de dispositivos.

Ventajas

• Escalable y flexible: desde investigación hasta producción.

• Compatible con múltiples lenguajes: Python (principal), C++, JavaScript, Java, Go.

• Gran comunidad y documentación abundante.

Limitaciones

• Puede ser complejo para principiantes si se usa la API de bajo nivel (TensorFlow Core).

• A veces requiere configuración específica de hardware para aprovechar GPUs o TPUs.