机器学习TensorFlow
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TensorFlow 介绍

TensorFlow

TensorFlow，Google的可移植机器学习和神经网络库，执行和伸缩性很好，虽然它有点难学。TensorFlow拥有各种各样的模型和算法，它们对深度学习非常重视，并且在具有GPU（用于训练）或Google TPU（用于生产规模预测）的硬件上具有出色的性能。它还具有对Python的良好支持，良好的文档和良好的软件，用于显示和理解描述其计算的数据流图TensorBoard。

数据流图中的节点表示数学运算，而图的边表示在它们之间流动的多维数据数组（张量）。这种灵活的架构允许您将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU，而无需重写代码。

使用TensorFlow的主要语言是Python，虽然对C ++有限的支持。TensorFlow提供的教程包括手写数字分类。图像识别、字嵌入、递归神经网络，用于机器翻译的序列到序列模型、自然语言处理和基于PDE（偏微分方程）的模拟的应用。

TensorFlow可以方便地处理各种神经网络，包括目前正在急剧变化的图像识别和语言处理领域的深度CNN和LSTM递归模型。用于定义图层的代码可能fan，但是您方便但不详细，可以使用三个可选的深度学习界面中的任何一个来修复它。虽然调试异步网络求解器可以是平凡的，但TensorBoard软件可以帮助您可视化图。


TensorFlow 介绍_第1张图片

TensorBoard显示TensorFlow计算的图形。我们放大了几个部分来检查图形的细节。



TensorFlow 介绍_第2张图片
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