TensorFlow有什么优点？

2020-06-02 11:15发布

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小猪仔
1楼 · 2020-06-02 14:23.采纳回答

TensorFlow 的优势：

（1）可用性

TensorFlow 工作流程相对容易，API 稳定，兼容性好，并且 TensorFlow 与 Numpy 完美结合，这使大多数精通 Python 数据科学家很容易上手。与其他一些库不同，TensorFlow 不需要任 何编译时间， 这允许你可以更快地迭代想法。在TensorFlow 之上 已经建立了多个高级 API，例如Keras 和 SkFlow，这给用户使用TensorFlow 带来了极大的好处

（2）灵活性

TensorFlow 能够在各种类型的机器上运行，从超级计算机到嵌入式系统。它的分布式架构使大量数据集的模型训练不需要太多的时 间。TensorFlow 可以同时在多个 CPU，GPU 或者两者混合运行。

（3）效率

自 TensorFlow 第一次发布以来，开发团队花费了大量的时间和努力 来改进TensorFlow 的大部分的实现代码。 随着越来越多的开发人 员努力，TensorFlow 的效率不断提高。

（4）支持

TensorFlow 由谷歌提供支持，谷歌投入了大量精力开发 TensorFlow，它希望 TensorFlow 成为机器学习研究人员和开发人员的通用语言。此外，谷歌在自己的日常工作中也使用 TensorFlow，并且持续对其提供支持，在 TensorFlow 周围形成了 一个强大的社区。谷歌已经在 TensorFlow 上发布了多个预先训练好的机器学习模型，他们可以自由使用。


给你三个亿
2楼 · 2020-06-05 10:17

TensorFlow: 由较低级别的符号计算库（如 Theano）与较高级别的网络规范库（如 Blocks 和 Lasagne）组合而成。

优点：

  • 由谷歌开发、维护，因此可以保障支持、开发的持续性。

  • 巨大、活跃的社区

  • 网络训练的低级、高级接口

  • 「TensorBoard」是一款强大的可视化套件，旨在跟踪网络拓扑和性能，使调试更加简单。

  • 用 Python 编写（尽管某些对性能有重要影响的部分是用 C++实现的），这是一种颇具可读性的开发语言

  • 支持多 GPU。因此可以在不同的计算机上自由运行代码，而不必停止或重新启动程序

  • 比基于 Theano 的选项更快的模型编译

  • 编译时间比 Theano 短

  • TensorFlow 不仅支持深度学习，还有支持强化学习和其他算法的工具。


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