什么是Tensorflow?

什么是Tensorflow?

TensorFlow是一个开源软件库,用于跨一系列任务进行数据流编程。它是一个符号数学库,也用于机器学习应用程序,如神经网络。它用于谷歌的研究和生产,经常取代其封闭源的前身DistBelief。

TensorFlow由Google Brain团队开发,供Google内部使用。它于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可下发布。

截至2018年9月27日的当前稳定版本为1.11.0

动机

这个开源项目有不同的动机。TensorFlow(我们编写本文档时)是最好的深度学习框架之一。应该问的问题是,为什么在网上提供了许多关于TensorFlow的其他教程时,是否创建了这个存储库?

为什么要使用Tensorflow?

如今,深度学习引起了极大的兴趣 – 对算法和体系结构的快速和优化实现至关重要。TensorFlow旨在促进这一目标。

TensorFlow的强大优势在于它可以灵活地设计高度模块化的模型,这对初学者来说也是一个缺点,因为在创建模型时必须考虑很多部分。

通过开发诸如Keras和Slim之类的高级API来促进这个问题,这些API 抽象了许多用于设计机器学习算法的部分。

关于TensorFlow的有趣之处在于它可以在任何地方找到。许多研究人员和开发人员正在使用它,它的社区正以光速增长!很多问题都可以轻松处理,因为考虑到TensorFlow社区中涉及的大量人员,这些问题通常与许多其他人遇到的问题相同

意义

为了开发某些东西而开发开源项目并不是这项工作背后的原因。考虑到大量社区中正在添加的大量教程,已创建此存储库以打破大多数开源项目通常会发生的跳入和跳出过程,但为什么以及如何

首先,将努力投入大多数人不会停下来看看的东西是什么意思?创建一些对开发人员和研究人员社区中的任何人都没有帮助的东西有什么意义?为什么要花时间做一些容易被遗忘的事情?但是我们如何尝试呢?即使到目前为止,无论是在模型设计还是TensorFlow工作流程上,TensorFlow上都有无数的教程。

其中大多数都太复杂或缺乏文档。只有少数几个可用的教程简洁而且结构合理,并为其特定的实现模型提供了足够的洞察力。

该项目的目标是通过结构化教程和简单优化的代码实现帮助社区,以便更快地有效地了解如何使用TensorFlow 。

 

 

 

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