TensorFlow 解釋：組件、功能、支持的平台和優勢

TensorFlow 到底是什麼？

如果您對機器學習和深度學習感興趣，那麼您來對地方了！ 在本文中，我們將探討 TensorFlow 是什麼、它是如何工作的以及它是由什麼構成的。 繼續閱讀以了解這一切！

TensorFlow 解釋

TensorFlow 是一個機器學習框架，是谷歌的產品。 它簡化了模型訓練、數據採集、結果細化和預測服務的任務。 它是一個開源深度學習庫，谷歌使用它來支持他們的眾多技術。 TensorFlow 使許多神經網絡模型和機器學習算法對計算和應用程序有用。

對於它的前端 API，它使用 Python，您可以使用它來構建應用程序。 要執行相同的應用程序，您可以使用流行的 C++ 語言。 TensorFlow 能夠訓練和運行深度學習技術，以開發詞嵌入、數字分類、RNN（循環神經網絡）等。

Google 使用 TensorFlow 來增強用戶體驗並增強其搜索功能。 一個很好的例子是谷歌搜索欄中的自動填充。 谷歌擁有龐大的數據集，通過使用機器學習，他們可以增強用戶體驗。

TensorFlow 組件

TensorFlow 包含兩個主要組件：

• 張量
• 圖表

張量

Tensor 是 Tensorflow 的主要框架。 張量是具有 n 維並表示各種數據的矩陣或向量。 張量中存在的所有值都具有相同的數據類型，形狀是數組或矩陣的維數。

張量可能源自輸入或某些計算的結果。 TensorFlow 中的所有操作都在一個圖中進行。 這些操作的名稱是 op node。 張量由邊和節點組成。 雖然節點具有數學過程，但邊解釋了節點之間的關係。

圖表

TensorFlow 基於圖框架。 它的圖表收集並解釋了系統在訓練期間執行的計算。 該圖表非常便攜，並且可以保存計算，因此您可以在需要時使用它們。 您也可以保存圖表以供將來使用。

圖中的計算是通過連接張量來進行的。 圖表可以在不同的 GPU 和 CPU 上運行。 您也可以在移動系統上運行它們。

為什麼 TensorFlow 如此受歡迎？

TensorFlow 的創建者創建了它以進行擴展。 它的可訪問性是驚人的，因為任何人都可以訪問它。 它的庫具有各種 API，您可以使用它們來構建複雜的架構，例如循環神經網絡。

它使用圖表來為開發人員可視化神經網絡的開發。 它通過 Tensorboard 實現這一點，並幫助開發人員調試程序、大規模部署和構建強大的解決方案。 它是 GitHub 上最受歡迎的深度學習框架庫。 所以你現在已經明白為什麼它如此受歡迎了。

TensorFlow 是如何工作的？

您可以使用 TensorFlow 構建數據流圖。 這些圖表顯示了數據如何通過圖表中存在的一系列節點。 正如我們前面提到的，這些節點代表數學運算，這些節點之間的連接是張量。

您可以使用 Python 語言來使用所有這些功能。 Python 非常容易學習，並為您提供了簡單的方法來傳達複雜的抽象。 TensorFlow 的節點和張量是 Python 對象，它的應用程序也是 Python 應用程序。

但是，雖然您可以使用 Python 處理節點和張量，但不能使用它們來執行數學運算。 為此，您必須使用 C++。 Python 只處理 TensorFlow 各部分之間的流量。 TensorFlow 中的轉換庫是 C++ 二進製文件，這就是您需要使用 C++ 來處理它們的原因。

運行 TensorFlow 應用程序既簡單又方便。 您可以在雲、本地機器甚至智能手機上運行它們。 如果您在雲端使用 Google 的 TensorFlow 處理單元，您也可以使用它。 最近，TensorFlow 2.0 進入市場，它通過結合最新的解決方案（例如 Keras API）進一步簡化了用戶體驗。

支持的平台

現在讓我們關注您將使用哪些平台來使用 TensorFlow 執行不同的操作。 我們可以將其需求分為兩部分：

發展

這是訓練模型的部分。 在此階段，您應該使用筆記本電腦或台式電腦。

推理

在此階段，您將在平台上運行 TensorFlow。 您可以從各種平台中進行選擇，例如移動設備（Android 或 iOS）、台式電腦（Windows、Linux 或 macOS）或云端。

訓練模型後，您可以選擇在不同的機器上使用它。 TensorFlow 也允許在 GPU 上進行訓練。 斯坦福大學的研究人員在 2010 年發現 GPU 非常適合代數和矩陣運算。 自那次發現以來，GPU 也成為了這些功能的工具。 TensorFlow 與 GPU 兼容。

閱讀更多： Keras 和 TensorFlow 是什麼

TensorFlow 的優勢

不提 TensorFlow 的優勢，我們就無法回答“什麼是 TensorFlow？”這個問題。 適當地。

抽象

抽像是TensorFlow的最大優勢。 它允許您通過專注於應用程序的邏輯來解決您的問題。 它消除了關注算法的微小細節或從特定輸入產生輸出的方法的要求。

方便的

TensorFlow 具有非常易於使用的界面，這使其成為任何開發人員的便捷工具。 特別是，它允許開發人員更輕鬆地調試他們的 TensorFlow 應用程序。 它具有急切的執行模式，您可以通過該模式透明地、單獨地檢查和編輯每個圖形函數。 否則，您將需要將整個圖形作為一個單元進行修改，以正確修改或評估它。

TensorFlow 便利性的另一個很好的例子是 TensorBoard。 它是 TensorFlow 的可視化工具，可讓您通過基於 Web 的交互式儀表板檢查圖形。

谷歌的支持

TensorFlow 是 Google 大腦團隊的產品，這本身就是一個主要優勢。 這不僅有助於 TensorFlow 加快開發速度，而且還使其更易於部署和使用。 Google 的 TensorFlow 處理單元芯片大大提高了其性能，並為其提供了許多功能。

一個缺點

TensorFlow 肯定有多個特性，但它也有一個缺點。 它的實施使得獲得確定性訓練結果的工作變得相當困難。 在某些情況下，您在一個系統上訓練的模型在另一個系統上的行為會有所不同，即使您向它們提供相同的數據也是如此。

TensorFlow 與其他

TensorFlow 在機器學習框架行業中並不孤單。 您還擁有 PyTorch、Apache MXNet 和 CNTK。

Pytorch 基於 Python，與 TensorFlow 非常相似。 前者非常適合小型項目，而後者更適合長期項目。 CNTK 是 Microsoft Cognitive Toolkit，在許多領域（神經網絡、圖形結構等的更快處理）領先於 TensorFlow。 儘管如此，與 TensorFlow 相比，它的學習難度要大得多。

MXNet 支持多種語言 API，包括 Scala、Python、Perl、JavaScript、Go 和 R。它是亞馬遜針對 AWS 的主要深度學習框架。 當您將 MXNet 的原生 API 與 TensorFlow 的 API 進行比較時，它們使用起來非常不愉快。

另請閱讀： Tensorflow 與 Pytorch – 比較、特性和應用

最後的想法

那麼，什麼是 TensorFlow？ 我們希望您在本文中找到答案。 如果您有興趣了解有關 TensorFlow 及其功能的更多信息，可以查看我們的博客。 這裡有一些有趣的TensorFlow 項目想法可以幫助您入門。

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