目前市面上絕大多數的 tensorflow 程式都基本可以稱為玩具，那麼，一個真正可以產品化的 Tensorflow 程式應該具有哪些的功能呢？

1. 支援對常用資料集的下載，對資料集處理，並轉換為模型需要的格式。

2. 支援多佇列分批讀取資料，因為絕大多數訓練集都是海量的資料。

3. 支援日誌，有方便的除錯工具鏈。

4. 訓練可以隨時中斷，重新執行可以從之前中斷的訓練中恢復，繼續訓練

5. 詳細的模型的圖，多維度的詳細的統計資訊方便找到模型瓶頸。

6. 模型支援多種異構裝置（GPU，CPU，ASIC，移動裝置）部署執行

7. 支援分散式，並且具備分散式的高可靠，高可用。

8. 支援 Fine-tune，即基於已訓練的模型，進一步訓練，並且可以從任意層開始訓練（靈活的引數固定）。

後面，我將基於以上功能點，一一闡述如果構建一個產品級的 Tensorflow 程式。