Tensorflow是干什么的？基础入门（安装配置、项目和应用开发、组件和工作原理）

谷歌大脑与TensorFlow：深度学习的崛起与应用
最新推荐文章于 2025-10-23 17:11:23 发布
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#tensorflow #深度学习 #人工智能

导读：谷歌大脑自2011年成立起开展了面向科学研究和谷歌产品开发的大规模深度学习应用研究，其早期工作即是TensorFlow的前身DistBelief 。DistBelief的功能是构建各尺度下的神经网络分布式学习和交互系统，也被称为"第一代机器学习系统" 。DistBelief在谷歌和Alphabet旗下其它公司的产品开发中被改进和广泛使用 。

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定义

 TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain)开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程

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[Python人工智能] 四十七.PyTorch入门 (2)变量张量和激励函数详解
杨秀璋的专栏
02-04 311
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解PyTorch入门知识，包括环境搭建、神经网络普及和Torch基础知识。这篇文章将继续介绍PyTorch入门知识，主要是变量张量和激励函数。前面我们的Python人工智能主要以TensorFlow和Keras为主，而现在最主流的深度学习框架是PyTorch。结合读者建议和个人爱好，接下来我们将分享PoTorch入门文章，希望对初学者有所帮助。
事件驱动架构如何优化AI原生应用的资源利用率？
AI天才研究院
07-07 767
AI原生应用（如实时推荐系统、自动驾驶决策、智能语音助手）的核心特征是"计算密集"和"动态波动"——模型推理需要GPU算力，数据采集有高峰低谷，用户请求更是时多时少。传统架构像"24小时全开的工厂"，不管有没有任务，资源始终处于"待命"状态，导致60%以上的算力被浪费（据Gartner 2023年报告）。事件驱动架构（Event-Driven Architecture，EDA）如何通过"事件触发资源调度"和"异步任务处理"，让AI应用的资源（CPU/GPU/内存）只在需要时激活，从而提升利用率、降低成本。
TensorFlow 与深度学习2017 实录
LengendGrass的博客
11-06 612
本文转自http://mp.weixin.qq.com/s/AmMaA0846Ml6srRMjEndPA，原作者叫做周玥枫，是 Google  Brain 的工程师，现在做 TensorFlow 和 TensorFlow 分布式的开发以及使用机器学习来优化 TensorFlow 的研究项目。
TensorFlow是什么
笔记本
03-06 2708
TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。 节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。 它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。 可用于机器学习和深度神经网络方面
TensorFlow从入门到实践:TensorFlow入门-构建与训练RNN模型
最新发布
WSSWWWSSW的博客
10-23 419
本文介绍了循环神经网络(RNN)及其改进模型LSTM和GRU的核心原理与应用。主要内容包括：1)RNN基础结构及其处理序列数据的优势；2)LSTM通过门控机制解决梯度消失问题，详细解析了遗忘门、输入门和输出门的计算过程；3)GRU简化LSTM结构，合并门控机制实现高效计算。文章提供了使用TensorFlow实现LSTM和GRU的代码示例，并附有结构图展示网络层级关系。这些模型在自然语言处理、时间序列预测等领域展现出强大能力，能够有效捕捉长距离依赖关系。
tensorflow中有向图（计算图、Graph）、上下文环境（Session）和执行流程
weixin_30782293的博客
01-11 430
计算图（Graph） Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架，图的节点由事先定义的运算(操作、Operation)构成，图的各个节点之间由张量（tensor）来链接，Tensorflow的计算过程就是张量（tensor）在节点之间从前到后的流动传输过程，如下图示例： 有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(T...
浅理解tensorflow及其应用（科学计算库、框架、版本、tf.XXX、有状态的操作 Assign、模型的保存和加载、加速、图和默认图、tensorflow程序的两个阶段）
shitoucoming的博客
03-09 2074
浅理解tensorflow及其应用（科学计算库、框架、版本、tf.XXX、有状态的操作 Assign、模型的保存和加载、加速、图和默认图、tensorflow程序的两个阶段）
Tensorflow入门
qq_56246012的博客
08-25 4755
文章简单介绍了tensorflow和keras，并用鸢尾花(iris)分类案例，介绍tf.keras的基本使用流程。
从DistBelief看深度学习早期的并行化
gaussrieman123的博客
01-12 2015
从DistBelief看深度学习早期的并行化 背景 DistBelief是TensorFlow的前身，与TF的名扬天下如雷贯耳相比，DistBelief简直是不值一提，但是仔细琢磨就能发现，大部分深度学习框架的问题，在DistBelief里面就已经有了回答。其中就有今天要讨论的并行部分。 一言以蔽之，深度学习，或者说机器学习，在工程上最大的难题就是满足大规模数据的要求。与摩尔定律相比，数据的爆发显然更令人惊讶，所以如何处理大规模数据，并从中学习到一个好的模型，是一个非常严肃的问题。 大规模数据首先是大规模的
Tensorflow是做什么的
qq_19276925的博客
06-27 4687
Tesorflow是用来做什么的？ 首先TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算的软件库，概括地说，TensorFlow可以理解为一个深度学习框架，里面有完整的数据流向和处理机制，同时还封装了大量高效可用的算法和构建神经网络的函数 ...
TensorFlow可以做什么？让Google Brain首席工程师告诉你
AI科技大本营
01-20 2万+
编辑 | 明明1月19日，在极客公园创新者大会IF2018的现场，GoogleBrain首席工程师陈智峰发表题为：《找答案从定义问题开始 ——TensorFlow 可以用来做什么？》的演讲，分享了Google Brain最近一年到两年时间里面的研究方向，以及在TensorFlow方面的一些工作、成果、进展。以下为演讲实录：深度学习深度学习这几年非常流行，在Google的搜索流量里面，深度学习在过
TensorFlow和Keras入门必读教程
大数据
10-15 3111
导读：本文对TensorFlow的框架和基本示例进行简要介绍。作者：本杰明·普朗什（Benjamin Planche）艾略特·安德烈斯（Eliot Andres）来源：大数据DT（ID：h...
win10+cuda10.0+tensorflow-gpu==1.15安装教程
群星闪耀的博客
02-26 2408
背景简介 作为刚入门深度学习的小白，准备兴高采烈的开始用GPU跑深度学习算法.已经安装好了tensorflow的CPU版本，都是想要加速，搭建tensorflow-gpu的版本。 我的环境是python==3.7, tensorflow==1.15，这两个的安装可以去参考其他教程，为什么在2021年还选择1.15的版本，因为我要用的代码还是tensorflow 版本1的，tensorflow 2.0的和原来的不一样，容易出现其他问题，为了早日上手深度学习，就不去弄2.0了。这里主要是讲解如何安装GPU加
TensorFlow是什么？
_
02-01 2217
原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32225723 工程地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow 文/数据侠Gasparovic TensorFlow 是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。 今天DT君给大家推荐的这个视频（及文字实录），是2017年谷歌开发者大会欧洲站上，谷歌研究院工程师Andrew Gaspar
TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了
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导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图，并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。 作者：翁贝托·米凯卢奇（Umberto Michelucci） 来源：大数据DT（ID：bigdatadt） 01 计算图 要了解TensorFlow的工作原理，...
什么是 TensorFlow？
计算机视觉算法、工程、产品
01-23 1万+
什么是 TensorFlow？ TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。 本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。 一、教程TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用 TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google Te
TensorFlow
weixin_47772925的博客
03-05 604
TensorFlow是一个开源软件库，最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。TensorFlow不仅简化了机器学习的复杂流程，还提供了丰富的功能和灵活的扩展性，使得机器学习的应用更加广泛和深入。在TensorFlow中，所有的计算都被表示为计算图的一个实例。由于其高度的灵活性和可移植性，TensorFlow可以在各种不同的硬件和软件环境下运行，从而使得研究人员可以方便地进行各种机器学习和深度学习的研究。
rocmdev是干嘛的
07-11
<think>首先，用户的问题是：“我想了解rocm-dev的作用和功能 请问rocm-dev 是做什么的”。这是一个关于rocm-dev的查询。 回顾系统指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如:[^1]。 用户可见层的指令： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用： - 引用[1]: 提到rocm-dev是一个元包，包含了完整的开发栈，包括驱动程序安装。 - 引用[2]: 提到在LLM部署架构中，使用ROCm环境配置。 这些引用是关于ROCm环境的，rocm-dev是其中的一部分。用户的问题直接询问rocm-dev的作用和功能。 我需要构建一个清晰的回答： 1. **介绍rocm-dev**：解释它是什么。 2. **作用和功能**：详细描述它的用途。 3. **基于引用**：自然地融入引用。 4. **使用中文**：整个回答用中文。 5. **生成相关问题**：在回答结束后，添加相关问题部分。 从引用[1]中： - rocm-dev是一个元包（meta-package），用于构建ROCm OpenCL环境。 - 它包含了完整的开发栈，包括驱动程序安装。 - 安装它会生成一个较大的镜像（约2GB），但保证了完整性。 从引用[2]中： - ROCm是用于GPU计算的环境，常用于AI和机器学习部署。 - rocm-dev是ROCm开发环境的一部分。 所以，rocm-dev是ROCm开发工具的一个元包，它简化了ROCm开发环境的安装，包括必要的库、工具和驱动程序。 回答结构： - 开头：直接回答rocm-dev是什么。 - 主体：解释其作用和功能，分步或清晰段落。 - 结尾：自然地添加引用标识。 - 最后：生成相关问题。 生成相关问题： - 基于用户查询，提出相关问题，如如何安装、优化、使用等。 确保LaTeX：用户问题中没有数学内容，但如果需要，我可以添加。但在这个上下文中，可能不需要数学表达式。如果有，例如在解释性能或优化时，但这里焦点是功能描述，所以可能不需要。保持简单。 最终回答框架： 1. 解释rocm-dev：ROCm开发元包。 2. 功能：包含开发栈、驱动安装等。 3. 引用整合。 4. 相关问题。 相关问题建议： 1. 如何安装rocm-dev？ 2. rocm-dev与其他ROCm包的区别？ 3. 使用rocm-dev的常见问题？ 4. 在AI部署中的应用？</think>### rocm-dev 的作用和功能 rocm-dev 是 AMD ROCm（Radeon Open Compute）平台中的一个核心元包（meta-package），主要用于简化 ROCm 开发环境的安装和配置。ROCm 是一个开源的计算平台，针对 AMD GPU 优化，支持高性能计算、机器学习、深度学习等应用。rocm-dev 的作用是提供一套完整的开发工具链，确保开发者能够快速搭建和运行基于 ROCm 的应用程序。以下是其关键功能的详细说明： 1. **集成完整的开发栈**： rocm-dev 包含了 ROCm 开发所需的所有核心组件，如编译器（如 HIP 编译器）、运行时库（如 ROCr）、驱动程序（如 amdgpu-pro）以及调试工具（如 ROCgdb）。这避免了用户手动安装多个独立包的繁琐过程，确保环境的一致性和兼容性[^1]。例如，在部署 AI 模型时，rocm-dev 能自动处理底层依赖，让开发者专注于应用开发。 2. **简化环境配置**： 作为一个元包，rocm-dev 通过单一命令（如 `apt install rocm-dev`）就能安装整个 ROCm 生态系统。这在构建 Docker 镜像或服务器环境时尤其有用，因为它减少了配置错误的风险，并支持跨平台兼容性（如 Ubuntu/Debian 系统）[^2]。但需要注意的是，安装包体积较大（约 2GB），这是因为它包含了必要的驱动和库文件，以保障功能的完整性[^1]。 3. **支持多种计算框架**： rocm-dev 为基于 ROCm 的应用程序提供基础支持，包括 OpenCL、HIP 和 PyTorch/TensorFlow 等框架的集成。这使得它适用于 GPU 加速任务，如大规模并行计算、AI 模型训练和推理。例如，在 LLM（大型语言模型）部署中，rocm-dev 作为 ROCm 环境的核心部分，帮助实现高效的数据处理和资源管理[^2]。 总之，rocm-dev 的核心价值在于“一站式”解决 ROCm 开发环境的搭建问题，提升开发效率，并确保 AMD GPU 硬件的充分利用。如果您正在使用 AMD GPU 进行高性能计算或 AI 项目，安装 rocm-dev 是快速入门的推荐步骤。
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