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TensorFlow

tensorFlow是一個用于進行高性能數值計算的開源軟件庫,支持多種平臺和設備,包括CPU、GPU和TPU等,可用于研究和生產中的機器學習。它由谷歌公司開發,于2015年首次發布,第一個穩...

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TensorFlow是一個用于進行高性能數值計算的開源軟件庫,支持多種平臺和設備,包括CPU、GPU和TPU等,可用于研究和生產中的機器學習。它由谷歌公司開發,于2015年首次發布,第一個穩定版本在2017年發布。TensorFlow的名字由Tensor和Flow兩個詞組成,Tensor代表張量,它的表現形式是一個多維數組;而Flow意味著流動,代表著計算與映射,它用于定義操作中的數據流。TensorFlow的優點主要表現在以下幾個方面:

  • TensorFlow有一個非常直觀的構架,顧名思義,它有一個“張量流”。用戶可以很容易地看到張量流動的每一個部分,借助TensorBoard進行可視化。
  • TensorFlow可輕松地在CPU/GPU上部署,進行分布式計算。
  • TensorFlow跨平臺性高,靈活性強。TensorFlow不但可以在Linux、Mac和Windows系統下運行,甚至還可以在移動終端下工作。

當然,TensorFlow也有不足之處,主要表現在它的代碼比較底層,需要用戶編寫大量的代碼,而且很多相似的功能,用戶還不得不“重造輪子”。但是TensorFlow以雄厚技術積淀、穩定的性能,成為了眾多深度學習框架之巔。
在TensorFlow中,數據通常由四種類型構成:標量(scalar)、向量(vector)、矩陣(matrix)和張量(tensor)。其中,張量是由多維(通常)數組構成的數據集合,可理解為高維矩陣。
TensorFlow提供各種API,可供初學者和專家在桌面、移動、網絡和云端環境下進行開發。使用TensorFlow進行機器學習,需要準備好數據并使用TensorFlow工具進行處理和加載。同時,還可以與開源TensorFlow機器學習社區合作,共同構建機器學習應用。

TensorFlow

數據評估

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關于TensorFlow特別聲明

本站OpenI提供的TensorFlow都來源于網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2023年 4月 28日 下午4:39收錄時,該網頁上的內容,都屬于合規合法,后期網頁的內容如出現違規,可以直接聯系網站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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