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更新时间:2024-06-04 12:42:47

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站点链接:https://www.tensorflow.org/

站点标题:TensorFlow

收录时间:2024-06-04 12:38:14

访问次数:985次

站点关键词:ai编码,ai写代码,ai编程,ai编程工具,TensorFlow

一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, API) [2]。自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码

Tensorflow三个核心概念

1️⃣Graph
是TensorFlow中最基本的一个概念,是TensorFlow的计算模型,TensorFlow中所有的计算都被转化为计算图上的节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。

2️⃣Tensor
是TensorFlow基础的数据模型。Tensor就是张量,我们可以理解成多维数组,零阶张量表示标量(scalar),也就是一个数;第一阶张量为一个向量(vector),也就是一个一维数组;第n阶张量可以理解为一个n维数组。Flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。TensorFlow中对张量的实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用。

3️⃣Session
是TensorFlow的运行模型。TensorFlow中的计算被定义后需要使用session来执行。

📖TensorFlow的功能和优势

1️⃣端到端平台:TensorFlow 提供了用于构建、训练和部署机器学习模型的端到端平台。它提供了广泛的工具和库,用于数据预处理、模型构建、模型训练和模型部署。

2️⃣灵活性:TensorFlow 高度灵活,可以在各种类型和规模的机器上运行,包括 CPU、GPU,甚至移动设备。这种灵活性使开发人员能够选择最适合其需求的硬件基础设施。

3️⃣可扩展性:TensorFlow 旨在轻松扩展,允许用户在大型机器集群上训练和部署模型。这种可扩展性使其适用于小规模实验和大规模生产部署。

4️⃣应用范围广泛:TensorFlow支持广泛的机器学习应用,包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等等。

5️⃣丰富的生态系统:TensorFlow 拥有一个庞大且活跃的社区,为库、工具和模型的开发做出了贡献。这个丰富的生态系统为用户提供了广泛的资源、教程和示例,以加速他们的开发过程。

总之,TensorFlow 是一个强大而灵活的开源机器学习平台,提供广泛的工具、库和资源,帮助开发人员有效构建和部署机器学

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