为什么 TensorFlow 如此受欢迎 – Tensorflow 功能

TensorFlow 的特点

1. 可以轻松开发模型： TensorFlow 支持高级 API，通过这些 API，可以使用神经网络轻松构建机器学习模型。
2. 复杂数值计算可以完成： 由于输入数据集很大，因此可以轻松完成数学计算/计算。
3. 由机器学习 API 组成： TensorFlow 提供了丰富的机器学习 API，包括低级和高级 API。稳定的 API 以 Python 和 C 语言提供。目前，正在开发 Java、JavaScript、Julia、Matlab、R 等的 API。
4. 使用 CPU、GPU 轻松部署和计算： TensorFlow 支持在 CPU 和 GPU 上训练和构建模型。计算可以在 CPU 和 GPU 上完成，也可以进行比较。
5. 包含预先训练的模型和数据集： Google 在 TensorFlow 中包含了许多数据集和预训练模型。数据集包括 mnist、vgg_face2、ImageNet、coco 等。
6. 适用于移动设备、嵌入式设备和生产的预训练模型： 机器学习模型可以使用 TensorFlow 部署在移动和嵌入式设备上。预先训练的模型可以直接用于生产。
7. Tensorboard 是一个使用 TensorFlow 可视化工具包的工具包，通过模型图使 ML 变得简单： Tensorboard 是 TensorFlow 的可视化工具包，用于显示图像、图形等。
8. 支持 Keras： Keras 是 TensorFlow 的高级 API，构建在 TensorFlow 和 Theano 之上。如今，Keras 已成为一种广泛使用的 TensorFlow API。
9. 开源： TensorFlow 是一个开源平台，可免费使用，允许开发人员和研究人员构建和部署机器学习模型。

为什么 TensorFlow 很受欢迎？

1. TensorFlow 让机器学习变得简单： 借助预先训练的模型、数据和高级 API，每个人都可以轻松构建 ML 模型。
2. 主要由研究人员使用： 大多数研究人员和学生在研究和模型构建中使用 TensorFlow。
3. 用于生产目的的现成模型： TensorFlow 支持预训练模型，这些模型可以立即用于生产和实验。
4. 使用 TensorFlow，ML 用作服务：在 TensorFlow 的帮助下，机器学习已成为一项服务。可以使用 TensorFlow 模型所需的模型。
5. 被许多公司使用： TensorFlow 被许多公司使用，如 Google、Intel、DeepMind、Twitter、Uber、DropBox、Airbnb 等。超过 400 家公司正在使用 TensorFlow。

应用和用途：

• 图像和人脸识别
• 医疗保健相关应用，如癌症、肿瘤检测等
• 推荐系统
• 虚拟助手
• 自动驾驶汽车
• 自然语言处理