《面向机器智能的TensorFlow实践》一 1.6 何时使用TensorFlow-阿里云开发者社区

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《面向机器智能的TensorFlow实践》一 1.6 何时使用TensorFlow

简介:
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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1.6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。





1.6 何时使用TensorFlow

下面介绍一些TensorFlow的用例。一般而言,对于大多数机器学习任务,TensorFlow都是一个很好的选择。下面简单列出了TensorFlow尤其适合的一些场合。

研究、开发和迭代新的机器学习架构。由于TensorFlow极为灵活,因此在构建新颖的、测试较少的模型时非常有用。而使用某些库时,用户只能获取对实现原型有帮助的具有较强刚性的预建模型,而无法对其进行修改。

将模型从训练直接切换到部署。如前所述,TensorFlow Serving使用户可实现训练到部署的快速切换。因此,在创建依赖于机器学习模型的产品时,使用TensorFlow便可实现快速迭代。如果你的团队需要保持较快的开发进度,或者你只是没有用C++、Java等语言重新实现某个模型的资源,TensorFlow可赋予你的团队快速实现产品的能力。

实现已有的复杂架构。一旦用户掌握了如何阅读可视化的计算图,并使用TensorFlow来进行构建,他们便有能力用TensorFlow实现最新的研究文献中所描述的模型。在构建未来的模型,或甚至在对用户的当前模型进行严谨的改进时,这种能力可提供非常有价值的见解。

大规模分布式模型。在面对多种设备时,TensorFlow表现出卓越的向上可扩展性。它已经开始在谷歌内部的各个项目中逐步取代DistBelief。随着最近分布式运行时的发布,我们将看到越来越多的将TensorFlow运行于多台硬件服务器和云端虚拟机的用例。

为移动/嵌入式系统创建和训练模型。虽然TensorFlow主要关注向上的扩展(scaling up),对于向下的扩展(scaling down),它同样有优异的表现。TensorFlow的灵活性之一体现在它可轻松扩展到计算性能不高的系统中。例如,它可在安卓设备以及像树莓派(Raspberry Pi)这样的微型计算机中运行。TensorFlow代码库中包含了一个在安卓系统中运行预训练模型的例程。

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