TensorFlow 介紹（簡單版）

一、什么是Tensorflow？

它是端到端的開源機器學習平臺；一個核心開源庫，可以幫助我們開發和訓練機器學習模型。借助Tensorflow，初學者和專家可以輕松地創建機器學習模型。

我們可以使用 Sequential API 來使用TensorFlow，也可以使用Keras API 調用TensorFlow開源庫。

常見問題的解決方案：

https://www.tensorflow.org/overview/?hl=zh_cn

二、TensorFlow 特點

輕松地構建模型：可以使用高階 Keras API 構建和訓練模型，該 API 讓我們能夠輕松地開始使用 TensorFlow 和機器學習。對于大型機器學習訓練任務，可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上進行分布式訓練，而無需更改模型定義。

可靠地實現機器學習：TensorFlow 都可以助我們輕松地訓練和部署模型，支持多種語言和平臺。如果需要完整的生產型機器學習流水線，使用 TensorFlow Extended (TFX)。要在移動設備和邊緣設備上進行推斷，使用 TensorFlow Lite。使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 環境中訓練和部署模型。

具有強大的研究經驗：構建和訓練先進的模型，并且不會降低速度或性能。借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能，TensorFlow 可以助我們靈活地創建復雜拓撲并實現相關控制。TensorFlow 還支持強大的附加庫和模型生態系統以供我們開展實驗，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。

三、TensorFlow的發展歷程

2011：DistBelief

2015.11：TensorFlow 0.5.0

2017.02：TensorFlow 1.0

高層API，將Keras庫整合進其中

動態圖機制：Eager Execution

面向移動智能終端：TensorFlow Lite

面向網頁前端：TensorFlow.js

自動生成計算圖：AutoGraph

2019：TensorFlow 2.0

四、TensorFlow1.0 與TensorFlow2.0 對比

從執行機制對比：

TensorFlow1.x ——延遲執行機制（deferred execution）/靜態圖機制（代碼運行效率高，便于優化、程序不夠簡潔）

TensorFlow2.0 ——動態圖機制（Eager Execution）

無需首先創建靜態圖，可以立刻執行計算，并返回結果

能夠快速的建立和調試模型

執行效率不高

a=tf.constant(2,name="input_a")

b=tf.constant(3,name="input_b")

print(a+b)

兼顧易用性和執行效率——? 在程序調試階段使用動態圖，快速建立模型、調試程序；在部署階段，采用靜態圖機制，從而提高模型的性能和部署能力

總體對比：

TensorFlow1.x ——重復、冗余的API

構建神經網絡：tf.slim，tf.layers，tf.contrib.layers，tf.keras

混亂，不利于程序共享，維護的成本高

TensorFlow2.0 ——清理 / 整合API

清理、整合了重復的API

將tf.keras作為構建和訓練模型的標準高級API

5）TensorFlow2.0 框架、特點

TensorFlow2.0 架構：

特點：

1、多種環境支持

可運行于移動設備、個人計算機、服務器、集群等

云端、本地、瀏覽器、移動設備、嵌入式設備

2、支持分布式模式

TensorFlow會自動檢測GPU和CPU，并充分利用它們并行、分布的執行

3、簡潔高效

構建、訓練、迭代模型：Eager Execution，Keras

部署階段：轉化為靜態圖，提高執行效率。

4、社區支持

6）TensorFlow 是否受歡迎呢？是否被大家所使用？

我們看看下圖，使用 TensorFlow 的公司：

不得不說，有這么多巨頭公司都使用，說明還是很不錯的。( ?? ω ?? )y

AI

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