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TensorFlow到底是什么?

时间:03-29来源:作者:点击数:

TensorFlow 是谷歌发布的深度学习开源的计算框架,该计算框架可以很好地实现各种深度学习算法,涉及自然语言处理、机器翻译、图像描述、图像分类等一系列技术。

简单来说,TensorFlow 为我们封装了大量机器学习、神经网络的函数,帮助我们高效地解决问题。

TensorFlow 官网:https://www.tensorflow.org 

TensorFlow图标(Logo)

TensorFlow= Tensor +Flow:

  • Tensor 翻译成“张量”,是一种多维数组的数据结构;
  • Flow 翻译成“流”,是计算模型,描述的是张量之间通过计算而转换的过程。

计算图是由节点和边组成的。

TensorFlow 是一个通过计算图的形式表述计算的编程系统,每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边描述了计算之间的关系。

TensorFlow 处理结构计算见下图。

TensorFlow 处理结构计算

TensorFlow 首先要定义神经网络的结构,然后把数据放入结构当中去运算和训练。

因为 TensorFlow 是采用数据流图(data flow graphs)来计算,所以首先得创建一个数据流图,再将数据(数据以张量tensor的形式存在)放在数据流图中计算。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。

训练模型时 tensor 会不断地从数据流图中的一个节点 flow 流到另一节点,这就是 TensorFlow 名字的由来。

为什么要使用TensorFlow?

TensorFlow 无可厚非地能被认定为神经网络中最好用的库之一。它擅长的任务就是训练深度神经网络。通过使用 TensorFlow 我们就可以快速地入门神经网络,大大降低了深度学习(也就是深度神经网络)的开发成本和开发难度。

和 Python 一样,TensorFlow 的开源性让所有人都能使用并且维护巩固它,使这一计算框架能迅速更新、完善。

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