今天就跟大家聊聊有關(guān)為什么會(huì)有TensorFlow，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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為什么會(huì)有TensorFlow ?

盡管深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念已經(jīng)出現(xiàn)幾十年了，但是用于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的程序類(lèi)庫(kù)在最近幾年才出現(xiàn)。

不幸的是，大多數(shù)類(lèi)庫(kù)都會(huì)在靈活性和實(shí)際生產(chǎn)價(jià)值上做出權(quán)衡。易用性的類(lèi)庫(kù)對(duì)于科研是無(wú)比珍貴的，因?yàn)檫@樣科技工作者們才更方便地研究出新的模型框架，但是，如果考慮到實(shí)際生產(chǎn)的話(huà)，它們往往訓(xùn)練又太慢而沒(méi)有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。另一方面，快、高效的類(lèi)庫(kù)，部署到分布式硬件上是可行的，但是它們只針對(duì)具體的那些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)新發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)又不適用。

這就留給決策者們一個(gè)困惑： 要想不重復(fù)實(shí)現(xiàn)相同的代碼，我們還依然要用不太靈活的類(lèi)庫(kù)做科研嗎？還是，科研和生產(chǎn)各用自己的一套不相同的庫(kù)？

假如，我們選擇前者，我們也許不能測(cè)試各種不同種類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果選擇了后者，我們必須維護(hù)不同的兩套代碼，我們能有足夠的精力做這個(gè)嗎？

TensorFlow 就是為了解決，新出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如何真正能在生產(chǎn)環(huán)境下使用，這一使命而誕生的。

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TensorFlow是什么？

TensorFlow是一個(gè)開(kāi)源的軟件庫(kù)，用數(shù)據(jù)流動(dòng)圖來(lái)做數(shù)值計(jì)算。

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為什么選擇TensorFlow？

理由如下：

1. 已經(jīng)很受歡迎

2. 更清晰的API

3. 能實(shí)際的用于生產(chǎn)環(huán)境

TensorFlow的特色：

1. Python API

2. 部署方便：一個(gè)或多個(gè)CPUs或GPUs，服務(wù)端，客戶(hù)端，手機(jī)移動(dòng)端

3. 靈活性好：使用安卓，windows，iOS，Linux

4. 可視化：TensorBoard可以看到數(shù)據(jù)流動(dòng)圖

5. Checkpoints：易于實(shí)驗(yàn)管理

6. 自動(dòng)微分

7. 社區(qū)龐大

8. 很多好的項(xiàng)目已經(jīng)或正在使用TensorFlow

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基于TensorFlow的項(xiàng)目

基于TensorFlow做的項(xiàng)目：

1. DeepMind’s WaveNet Text to speech 

2. Google Brain’s Magenta project that uses machine learning to create compelling art and music

3.  Neural Style Translation 

4. Major Improvement to Google Translate

下圖是 Neural style Translation: 

生成式手寫(xiě)字（LSTM混合密度網(wǎng)絡(luò)與TensorFlow結(jié)合）：

WaveNet Text to speech （對(duì)原始音頻的生成模型）

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)為什么會(huì)有TensorFlow有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

分享名稱(chēng)：為什么會(huì)有TensorFlow
文章地址：http://www.aaarwkj.com/article32/pcospc.html

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