全球最受欢迎的Google开源机器学习框架，TensorFlow的这些特点你知道吗？

Posted 2021-05-02 直通硅谷订阅号

Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统，克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性，应用更加广泛，并且提高了灵活性和可移植性，速度和扩展性也有了大幅提高。字面上理解，TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（Flow）的方式的实现和执行机器学习算法的框架。

TensorFlow 是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。

TensorFlow具有以下特点

 灵活性 

TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要可以将计算表示成数据流图，就可以使用TensorFlow，比如科学计算中的偏微分求解等。（实际上其官网的介绍中对TF的定位就是基于数据流图的科学计算库，而非仅仅是机器学习库）

 可移植性 

同一份代码几乎不经过修改既可以部署到有任意数量CPU、GPU或TPU（Tensor Processing Unit，Google专门为机器学习开发的处理器）的PC、服务器或移动设备上。

 自动求微分 

同Theano一样，TensorFlow也支持自动求微分，用户不需要再通过反向传播求解梯度。

 多语言支持 

TensorFlow官方支持Python、C++、Go和Java接口，用户可以在硬件配置较好的机器中用Python进行实验，在资源较紧张或需要低延迟的环境中用C++进行部署。

 性能 

虽然TensorFlow最开始发布时仅支持单机，在性能评测上并不出色，但是凭借Google强大的开发实力，TensorFlow性能已经追上了其他框架。

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