tensorflow是啥语言

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TensorFlow是编程语言Python,C++,CUDA。

TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。

Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, API)。

自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码。


扩展资料:

TensorFlow的核心组件:

分布式TensorFlow的核心组件(core runtime)包括:分发中心(distributed master)、执行器(dataflow executor/worker service)、内核应用(kernel implementation)和最底端的设备层(device layer)/网络层(networking layer)。

分发中心从输入的数据流图中剪取子图(subgraph),将其划分为操作片段并启动执行器。分发中心处理数据流图时会进行预设定的操作优化,包括公共子表达式消去(common subexpression elimination)、常量折叠(constant folding)等。

执行器负责图操作(graph operation)在进程和设备中的运行、收发其它执行器的结果。分布式TensorFlow拥有参数器(parameter server)以汇总和更新其它执行器返回的模型参数。执行器在调度本地设备时会选择进行并行计算和GPU加速。

TensorFlow的安装:

语言与系统支持

1、Python

TensorFlow提供Python语言下的四个不同版本:CPU版本(tensorflow)、包含GPU加速的版本(tensorflow-gpu),以及它们的每日编译版本(tf-nightly、tf-nightly-gpu)。

TensorFlow的Python版本支持Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0及对应的更高版本,其中macOS版不包含GPU加速。安装Python版TensorFlow可以使用模块管理工具pip/pip3或anaconda并在终端直接运行。

2、配置GPU

TensorFlow支持在Linux和Window系统下使用统一计算架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)高于3.5的NVIDIA GPU。

配置GPU时要求系统有NVIDIA GPU驱动384.x及以上版本、CUDA Toolkit和CUPTI(CUDA Profiling Tools Interface)9.0版本、cuDNN SDK7.2以上版本。可选配置包括NCCL 2.2用于多GPU支持、TensorRT 4.0用于TensorFlow模型优化。

参考资料来源:百度百科-TensorFlow

参考技术A C++ 48.1%
Python 44.2%
Jupyter Notebook 2.9%
Go 1.6%
CMake 1.0%
Java 0.7%
Other 1.5%
核心代码是c++,其他语言如上,
代码地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow本回答被提问者采纳
参考技术B tensorflow是深度学习框架,他不是一个语言,如果你是要问他是用甚麼语言开发的,楼上的houht已经回答了 参考技术C TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。

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