《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.3 TensorFlow:一个现代的机器学习库-阿里云开发者社区

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《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.3 TensorFlow:一个现代的机器学习库

简介:

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章,第1.3节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。





1.3 TensorFlow:一个现代的机器学习库

TensorFlow由谷歌于2015年11月向公众正式开源,它是汲取了其前身—DistBelief在创建和使用中多年积累的经验与教训的产物。TensorFlow的设计目标是保证灵活性、高效性、良好的可扩展性以及可移植性。任何形式和尺寸的计算机,从智能手机到大型计算集群,都可运行TensorFlow。TensorFlow中包含了可即刻将训练好的模型产品化的轻量级软件,有效地消除了重新实现模型的需求。TensorFlow拥抱创新,鼓励开源的社区参与,但也拥有一家大公司的支持、引导,并保持一定的稳定性。由于其强大的功能,TensorFlow不仅适合个人使用,对于各种规模的公司(无论是初创公司,还是谷歌这样的大公司)也都非常适合。

如果你和你的同事拥有数据、一个有待求解的问题以及一台可工作的计算机,那么很幸运,TensorFlow正是你们一直寻找的“武林秘籍”。

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