TensorFlow 解释：组件、功能、支持的平台和优势

已发表: 2020-05-28

TensorFlow 到底是什么？

如果您对机器学习和深度学习感兴趣，那么您来对地方了！ 在本文中，我们将探讨 TensorFlow 是什么、它是如何工作的以及它是由什么构成的。 继续阅读以了解这一切！

目录

TensorFlow 解释

TensorFlow 是一个机器学习框架，是谷歌的产品。 它简化了模型训练、数据采集、结果细化和预测服务的任务。 它是一个开源深度学习库，谷歌使用它来支持他们的众多技术。 TensorFlow 使许多神经网络模型和机器学习算法对计算和应用程序有用。

对于它的前端 API，它使用 Python，您可以使用它来构建应用程序。 要执行相同的应用程序，您可以使用流行的 C++ 语言。 TensorFlow 能够训练和运行深度学习技术，以开发词嵌入、数字分类、RNN（循环神经网络）等。

Google 使用 TensorFlow 来增强用户体验并增强其搜索功能。 一个很好的例子是谷歌搜索栏中的自动填充。 谷歌拥有庞大的数据集，通过使用机器学习，他们可以增强用户体验。

TensorFlow 组件

TensorFlow 包含两个主要组件：

  • 张量
  • 图表

张量

Tensor 是 Tensorflow 的主要框架。 张量是具有 n 维并表示各种数据的矩阵或向量。 张量中存在的所有值都具有相同的数据类型，形状是数组或矩阵的维数。

张量可能源自输入或某些计算的结果。 TensorFlow 中的所有操作都在一个图中进行。 这些操作的名称是 op node。 张量由边和节点组成。 虽然节点具有数学过程，但边解释了节点之间的关系。

图表

TensorFlow 基于图框架。 它的图表收集并解释了系统在训练期间执行的计算。 该图表非常便携，并且可以保存计算，因此您可以在需要时使用它们。 您也可以保存图表以供将来使用。

图中的计算是通过连接张量来进行的。 图表可以在不同的 GPU 和 CPU 上运行。 您也可以在移动系统上运行它们。

为什么 TensorFlow 如此受欢迎？

TensorFlow 的创建者创建了它以进行扩展。 它的可访问性是惊人的，因为任何人都可以访问它。 它的库具有各种 API，您可以使用它们来构建复杂的架构，例如循环神经网络。

它使用图表来为开发人员可视化神经网络的开发。 它通过 Tensorboard 实现这一点，并帮助开发人员调试程序、大规模部署和构建强大的解决方案。 它是 GitHub 上最受欢迎的深度学习框架库。 所以你现在已经明白为什么它如此受欢迎了。

TensorFlow 是如何工作的？

您可以使用 TensorFlow 构建数据流图。 这些图表显示了数据如何通过图表中存在的一系列节点。 正如我们前面提到的，这些节点代表数学运算，这些节点之间的连接是张量。

您可以使用 Python 语言来使用所有这些功能。 Python 非常容易学习，并为您提供了简单的方法来传达复杂的抽象。 TensorFlow 的节点和张量是 Python 对象，它的应用程序也是 Python 应用程序。

但是，虽然您可以使用 Python 处理节点和张量，但不能使用它们来执行数学运算。 为此，您必须使用 C++。 Python 只处理 TensorFlow 各部分之间的流量。 TensorFlow 中的转换库是 C++ 二进制文件，这就是您需要使用 C++ 来处理它们的原因。

运行 TensorFlow 应用程序既简单又方便。 您可以在云、本地机器甚至智能手机上运行它们。 如果您在云端使用 Google 的 TensorFlow 处理单元，您也可以使用它。 最近，TensorFlow 2.0 进入市场，它通过结合最新的解决方案（例如 Keras API）进一步简化了用户体验。

支持的平台

现在让我们关注您将使用哪些平台来使用 TensorFlow 执行不同的操作。 我们可以将其需求分为两部分：

发展

这是训练模型的部分。 在此阶段，您应该使用笔记本电脑或台式电脑。

推理

在此阶段，您将在平台上运行 TensorFlow。 您可以从各种平台中进行选择，例如移动设备（Android 或 iOS）、台式电脑（Windows、Linux 或 macOS）或云端。

训练模型后，您可以选择在不同的机器上使用它。 TensorFlow 也允许在 GPU 上进行训练。 斯坦福大学的研究人员在 2010 年发现 GPU 非常适合代数和矩阵运算。 自那次发现以来，GPU 也成为了这些功能的工具。 TensorFlow 与 GPU 兼容。

阅读更多： Keras 和 TensorFlow 是什么

TensorFlow 的优势

不提 TensorFlow 的优势，我们就无法回答“什么是 TensorFlow？”这个问题。 适当地。

抽象

抽象是TensorFlow的最大优势。 它允许您通过专注于应用程序的逻辑来解决您的问题。 它消除了关注算法的微小细节或从特定输入产生输出的方法的要求。

方便的

TensorFlow 具有非常易于使用的界面，这使其成为任何开发人员的便捷工具。 特别是，它允许开发人员更轻松地调试他们的 TensorFlow 应用程序。 它具有急切的执行模式，您可以通过该模式透明地、单独地检查和编辑每个图形函数。 否则，您将需要将整个图形作为一个单元进行修改，以正确修改或评估它。

TensorFlow 便利性的另一个很好的例子是 TensorBoard。 它是 TensorFlow 的可视化工具，可让您通过基于 Web 的交互式仪表板检查图形。

谷歌的支持

TensorFlow 是 Google 大脑团队的产品，这本身就是一个主要优势。 这不仅有助于 TensorFlow 加快开发速度，而且还使其更易于部署和使用。 Google 的 TensorFlow 处理单元芯片大大提高了其性能，并为其提供了许多功能。

一个缺点

TensorFlow 肯定有多个特性，但它也有一个缺点。 它的实施使得获得确定性训练结果的工作变得相当困难。 在某些情况下，您在一个系统上训练的模型在另一个系统上的行为会有所不同，即使您向它们提供相同的数据也是如此。

TensorFlow 与其他

TensorFlow 在机器学习框架行业中并不孤单。 您还拥有 PyTorch、Apache MXNet 和 CNTK。

Pytorch 基于 Python，与 TensorFlow 非常相似。 前者非常适合小型项目，而后者更适合长期项目。 CNTK 是 Microsoft Cognitive Toolkit，在许多领域（神经网络、图形结构等的更快处理）领先于 TensorFlow。 尽管如此，与 TensorFlow 相比，它的学习难度要大得多。

MXNet 支持多种语言 API，包括 Scala、Python、Perl、JavaScript、Go 和 R。它是亚马逊针对 AWS 的主要深度学习框架。 当您将 MXNet 的原生 API 与 TensorFlow 的 API 进行比较时，它们使用起来非常不愉快。

另请阅读： Tensorflow 与 Pytorch – 比较、特性和应用

最后的想法

那么，什么是 TensorFlow？ 我们希望您在本文中找到答案。 如果您有兴趣了解有关 TensorFlow 及其功能的更多信息，可以查看我们的博客。 这里有一些有趣的TensorFlow 项目想法可以帮助您入门。

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