TensorFlow有哪些事要注意的

本篇文章为大家展示了TensorFlow有哪些事要注意的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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＃1这是一个功能强大的机器学习框架

TensorFlow是一个机器学习框架，如果您拥有大量数据和/或您已经掌握了最先进的AI：深度学习，那么它可能是您最好的朋友。神经网络。大的。它不是数据科学瑞士军刀，它是工业车床 ......这意味着如果你想要做的就是通过20×2的电子表格进行回归线，你可能会停止阅读。

但如果你追求的是大的，那就开心吧。TensorFlow已被用于寻找新的行星，通过帮助医生筛查糖尿病视网膜病变来预防失明，并通过提醒当局注意非法砍伐森林活动的迹象来帮助拯救森林。这就是AlphaGo和Google Cloud Vision的基础，也是您的最佳选择。TensorFlow是开源的，您可以免费下载并立即开始使用。

在TensorFlow的帮助下发现，行星Kepler-90i使得Kepler-90系统成为我们所知道的唯一一个在一颗恒星轨道上有八个行星的系统。没有找到超过八个行星的系统，所以我想这意味着我们首先与Kepler-90并列（现在）。

＃2奇怪的方法是可选的

TensorFlow Eager让我高枕无忧。

如果你在过去尝试了TensorFlow并且因为它迫使你像学术界/外星人而不是像开发者那样强迫你跑来跑去，那就来吧吧！

TensorFlow渴望执行让你像纯Python程序员一样与它进行交互：所有即时编写和调试的即时性，而不是在构建那些巨大的图形时屏住呼吸。我自己是一个正在恢复的学者（而且很可能是一个外星人），但是自从它出现以来我一直爱着TF急切的执行。所以渴望取悦！

＃3您可以逐行构建神经网络

Keras + TensorFlow =更容易的神经网络构建！

Keras完全是为了用户友好性和简单的原型设计，老TensorFlow非常渴望更多。如果您喜欢面向对象的思维，并且您喜欢一次构建一层神经网络，那么您一定会喜欢tf.keras。在下面的几行代码中，我们创建了一个顺序神经网络，标准的铃声和哨声就像辍学一样（提醒我抒情关于我的隐喻有时辍学，他们涉及订书机和流感）。

哦，你喜欢谜题，对吗？忍耐。不要过多考虑订书机。

＃4这不仅仅是Python

好的，你一直在抱怨TensorFlow的Python monomania一段时间了。好消息！TensorFlow不仅仅适用于Pythonistas。它现在以多种语言运行，从R到Swift再到JavaScript。

＃5您可以在浏览器中执行所有操作

说到JavaScript，您可以使用TensorFlow.js在浏览器中训练和执行模型。在酷炫的演示中走出书呆子，当你回来时我还会在这里。

使用TensorFlow.js在浏览器中进行实时人体姿态估计。打开相机上的演示在这里。或者不要离开你的椅子。¯\ _（ツ）_ /¯由你决定。

＃6微型设备有Lite版本

从博物馆那里得到了一个笨拙的桌面？烤面包机？（同样的事情？）TensorFlow Lite将模型执行带到各种设备，包括移动和物联网，与原始TensorFlow相比，推理速度提升了3倍以上。是的，现在您可以在Raspberry Pi或手机上学习机器了。在演讲中，劳伦斯通过在数千人面前在Android模拟器上实时演示图像分类来做一件勇敢的事情......并且它有效。

1.6秒计算？检查！香蕉概率超过97％？检查！卫生纸？好吧，我去过一些国家，我认为像劳伦斯这样的纸张很有用。

＃7专业硬件变得更好

如果您厌倦了等待CPU完成数据培训以训练您的神经网络，那么您现在可以使用专为Cloud TPU工作而设计的硬件。T代表张量。就像TensorFlow一样......巧合？我想不是！几周前，谷歌发布了alpha版本的3 TPU。

＃8新的数据管道得到了很大改进

你在那边做numpy的是什么？如果您想在TensorFlow中执行此操作，然后进行rage-quit，则tf.data命名空间现在使您在TensorFlow中的输入处理更具表现力和效率。tf.data为您提供与培训同步的快速，灵活且易于使用的数据管道。

＃9你不需要从头开始

你知道什么是开始机器学习的有趣方式吗？编辑器中的空白新页面，没有里程示例代码。使用TensorFlow Hub，您可以参与更高效的历史悠久传统，即帮助自己使用其他人的代码并将其称为您自己的代码（也称为专业软件工程）。

TensorFlow Hub是可重复使用的预训练机器学习模型组件的存储库，打包用于单线重用。帮助自己！

上述内容就是TensorFlow有哪些事要注意的，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。