Tensorflow怎么学？Tensorflow学习入门
作者：张老师 浏览次数： 2020-02-19 16:49
基于大数据处理的继续发展，机器学习和深度学习也正在受到更多的重视，而关于机器学习和深度学习方面的平台框架，Tensorflow发展到如今，可以说是进行了成熟稳定的极端，经过实践的验证，有着很好的性能表现。那么Tensorflow怎么学？今天我们就从初学者的角度，来给大家分享一份入门指南。
Tensorflow最早发布于2016年，最开始的早期版本，可以说是真的很难入门上手，但是嘴和这几年的发展，逐步走向成熟，对新手入门来说，以及要友好很多了。
作为机器学习和深度学习的框架，Tensorflow的官方定义是一个“端到端开源机器学习平台”，但是到如今，已经可以算得上是一个比较全面的机器学习工具库以及资源生态系统了，在帮助构建和部署人工智能应用上，能够提供得力的帮助。
TensorFlow 2.0有四大组成部分：
TensorFlow核心，一个用于开发和训练机器学习模型的开源库；
TensorFlow.js，一个用于在浏览器和Node.js上训练和部署模型的JavaScript库；
TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型；
TensorFlow Extended，一个在大型生产环境中准备数据、训练、验证和部署模型的平台。
TensorFlow 2.0生态系统提供对Python、JavaScript和Swift的支持，以及对云、浏览器和边缘设备的部署支持。TensorBoard（可视化）和TensorFlow Hub（模型库）都是很有用的工具。TensorFlow Extended（TFX）则支持端到端生产流水线。
这些年来，TensorFlow逐渐发展为基于数据流图的机器学习和神经网络库，拥有较高的学习曲线和一个底层API。并且，2.0版本还拥有一个高级Keras API，支持在JavaScript中运行、在移动和嵌入式设备上部署以及在大型生产环境中运行。
TensorFlow 2.0的设计重点就是简洁易用，它的新特性包括Eager Execution、直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型等。在tf.keras API和Eager Execution模式的帮助下，新版核心框架更易于学习、使用和调试。
关于Tensorflow怎么学？以上就是一份简单的入门指南了，看完以上的内容，大家对于Tensorflow框架也有了基本的认识了，而涉及到整个框架的实现原理、架构设计等，还需要大家进一步地去学习和掌握。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据培训班课程，大数据开发2月班正在招生中，详情可联系客服了解！
Tensorflow最早发布于2016年，最开始的早期版本，可以说是真的很难入门上手，但是嘴和这几年的发展，逐步走向成熟，对新手入门来说，以及要友好很多了。
作为机器学习和深度学习的框架，Tensorflow的官方定义是一个“端到端开源机器学习平台”，但是到如今，已经可以算得上是一个比较全面的机器学习工具库以及资源生态系统了，在帮助构建和部署人工智能应用上，能够提供得力的帮助。
TensorFlow 2.0有四大组成部分：
TensorFlow核心，一个用于开发和训练机器学习模型的开源库；
TensorFlow.js，一个用于在浏览器和Node.js上训练和部署模型的JavaScript库；
TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型；
TensorFlow Extended，一个在大型生产环境中准备数据、训练、验证和部署模型的平台。
TensorFlow 2.0生态系统提供对Python、JavaScript和Swift的支持，以及对云、浏览器和边缘设备的部署支持。TensorBoard（可视化）和TensorFlow Hub（模型库）都是很有用的工具。TensorFlow Extended（TFX）则支持端到端生产流水线。
这些年来，TensorFlow逐渐发展为基于数据流图的机器学习和神经网络库，拥有较高的学习曲线和一个底层API。并且，2.0版本还拥有一个高级Keras API，支持在JavaScript中运行、在移动和嵌入式设备上部署以及在大型生产环境中运行。
TensorFlow 2.0的设计重点就是简洁易用，它的新特性包括Eager Execution、直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型等。在tf.keras API和Eager Execution模式的帮助下，新版核心框架更易于学习、使用和调试。
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