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TensorFlow 是一个开源软件库,用于跨一系列任务进行数据流编程。它是一个符号数学库,也用于神经网络等机器学习应用。
TensorFlow 最初由 Google Brain 团队开发,供 Google 内部使用。它于 2015 年 11 月 9 日在 Apache 2.0 开源许可下发布。
TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的库。数据流图是操作及其之间依赖关系的图形表示。图中的节点代表数学运算,而边代表在它们之间流动的数据或张量。该图可用于表示范围广泛的数学运算,包括神经网络、线性代数和优化算法。
TensorFlow 被设计为灵活和可扩展的。它可用于各种硬件配置,包括 CPU、GPU,甚至定制 ASIC。它还提供了一系列用于构建和部署机器学习模型的工具和库。
TensorFlow 由 Google Brain 团队于 2011 年创建。它最初是为 Google 内部使用而开发的,但后来在 2015 年作为开源库发布。从那时起,它已成为最受欢迎和使用最广泛的机器学习之一世界上的图书馆。
TensorFlow 提供了一系列用于构建和训练机器学习模型的功能。这些包括:
TensorFlow 可用于构建和训练各种机器学习模型,包括深度神经网络。例如,以下代码创建了一个用于识别手写数字的简单神经网络:
import tensorflow as tf
# Create the model
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
TensorFlow 有很多优点,包括:
但是,使用 TensorFlow 也有一些缺点,包括:
TensorFlow 与其他机器学习库密切相关,例如 Keras、PyTorch 和 Scikit-Learn。它还与谷歌的深度学习平台 TensorFlow Extended (TFX) 有关。
TensorFlow 已经成为世界上最受欢迎和使用最广泛的机器学习库之一。它被许多公司和组织使用,包括谷歌、苹果和优步。