张量流是一个开源平台，用于 人工智能中的机器学习, 使研究人员和开发人员能够快速创建和训练机器学习模型. 张量流最初由谷歌大脑开发，并于 2015.
张量流平台由一个 工具集, 开源库和资源，使开发人员能够创建和训练机器学习模型. TensorFlow还可用于在各种 连接的设备, 从智能手机和笔记本电脑到 数据中心.
TensorFlow 的工作原理
TensorFlow 使用 称为数据流的计算体系结构, 允许开发人员高效地创建机器学习模型. 在数据流中, 数据表示为 张, 它们是多维数据数组. 机器学习模型表示为 计算图形, 它们是表示数学运算的节点和边的集合.
训练机器学习模型, 数据通过计算图输入, 然后执行必要的操作以从数据中学习. 学习成果可用于优化模型, 通过更改节点的权重或在图形中添加或删除节点.
张量流的优势
与其他机器学习框架相比，张量流提供了几个优势, 包括:
- 灵活性: 张量流允许开发人员创建任何类型的机器学习模型, 从简单的神经网络到深度学习模型.
- 可伸缩性: 张量流可用于训练机器学习模型并将其部署到各种设备, 从智能手机和笔记本电脑到数据中心.
- 屈服: 张量流已经过优化，可利用 GPU 和 TPU 的计算能力, 允许您更快地训练机器学习模型.
张量流的缺点
张量流有一些缺点, 包括:
- 复杂性: 张量流是一个非常灵活的平台, 但这也会使学习和使用变得困难。.
- 不相容: 张量流仅适用于具有以下特征的设备： 64 位.
适合初学者的张量流
张量流 是一个用于机器学习的开源平台，您可以在其中实现深度学习算法. 张量流最初由谷歌大脑创建，目前由谷歌维护.
有许多资源可用于学习如何使用张力流, 从官方文件到书籍和课程. 在本指南中, 我们将解决学习张量流的课程.
面向乌达奇初学者的张量流课程
这是Udacity的一门免费课程，专注于教初学者如何使用TensorFlow来构建机器学习模型。. 该课程由理论和实践课程组成, 和它结束时, 学生应该能够使用张力流实现机器学习模型.
面向课程数据科学家的张量流课程
本课程专为想要学习如何将TensorFlow用于其项目的数据科学家而设计. 该课程由理论和实践课程组成, 和在最后, 学生应该能够使用张力流实现机器学习模型.
张量流: 用于数值计算的深度学习
这是一本专注于教读者如何使用TensorFlow构建机器学习模型的书。. 本书由理论和实践经验组成, 和它结束时, 读者应该能够使用TensorFlow实现机器学习模型。.