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tensorFlow是一个用于进行高性能数值计算的开源软件库,支持多种平台和设备,包括CPU、GPU和TPU等,可用于研究和生产中的机器学习。它由谷歌公司开发,于2015年首次发布,第一个稳...

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TensorFlow是一个用于进行高性能数值计算的开源软件库,支持多种平台和设备,包括CPU、GPU和TPU等,可用于研究和生产中的机器学习。它由谷歌公司开发,于2015年首次发布,第一个稳定版本在2017年发布。TensorFlow的名字由Tensor和Flow两个词组成,Tensor代表张量,它的表现形式是一个多维数组;而Flow意味着流动,代表着计算与映射,它用于定义操作中的数据流。TensorFlow的优点主要表现在以下几个方面:

  • TensorFlow有一个非常直观的构架,顾名思义,它有一个“张量流”。用户可以很容易地看到张量流动的每一个部分,借助TensorBoard进行可视化。
  • TensorFlow可轻松地在CPU/GPU上部署,进行分布式计算。
  • TensorFlow跨平台性高,灵活性强。TensorFlow不但可以在Linux、Mac和Windows系统下运行,甚至还可以在移动终端下工作。

当然,TensorFlow也有不足之处,主要表现在它的代码比较底层,需要用户编写大量的代码,而且很多相似的功能,用户还不得不“重造轮子”。但是TensorFlow以雄厚技术积淀、稳定的性能,成为了众多深度学习框架之巅。

在TensorFlow中,数据通常由四种类型构成:标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)和张量(tensor)。其中,张量是由多维(通常)数组构成的数据集合,可理解为高维矩阵。

TensorFlow提供各种API,可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。使用TensorFlow进行机器学习,需要准备好数据并使用TensorFlow工具进行处理和加载。同时,还可以与开源TensorFlow机器学习社区合作,共同构建机器学习应用。

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