为什么 TensorFlow 如此受欢迎——Tensorflow 特性

在本文中，我们将了解为什么 TensorFlow 如此受欢迎，然后探索 Tensorflow 特性。 TensorFlow 是一个开源软件库。它最初是由 Google 机器智能研究组织内的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究，但该系统的通用性足以适用于各种其他领域，如好！

TensorFlow 的特点

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。
可以完成复杂的数值计算：由于输入数据集很大，可以轻松完成数学计算/计算。
由机器学习 API 组成： TensorFlow 包含丰富的机器学习 API，包括低级和高级。稳定的 API 在Python和C中可用。目前，致力于为Java 、 JavaScript 、 Julia 、 Matlab 、 R等提供 API。
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。
包含预训练模型和数据集： 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。
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 部署在移动设备和嵌入式设备上。预训练好的模型可以直接用于生产。
Tensorboard，一个使用 TensorFlow 可视化工具包的工具包，通过模型图使机器学习变得容易： Tensorboard 是 TensorFlow 的可视化工具包，用于显示图像、图形等。
支持 Keras： Keras 是 TensorFlow 的高级 API，它构建在TensorFlow和Theano之上。如今，Keras 已成为广泛使用的 TensorFlow API。
开源： TensorFlow 是一个开源平台，可以免费使用，并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 受欢迎？

TensorFlow 让机器学习变得简单：借助预训练的模型、数据和高级 API，每个人都可以轻松构建 ML 模型。
大多数研究人员使用：大多数研究人员和学生在他们的研究和模型构建中使用 TensorFlow。
用于生产目的的现成模型： TensorFlow 支持可立即用于生产和实验的预训练模型。
使用 TensorFlow，ML 被用作服务：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。
被很多公司使用： TensorFlow 被很多公司使用，比如谷歌、英特尔、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
虚拟助理
自动驾驶汽车
自然语言处理