5、探索 TensorFlow：机器学习的强大工具

探索 TensorFlow：机器学习的强大工具

1. TensorFlow 简介

Google 在 2015 年末以 Apache 2.0 许可证开源了其机器学习框架 TensorFlow。在此之前，它被 Google 独家用于语音识别、搜索、照片和 Gmail 等应用中。该库用 C++ 实现，拥有便捷的 Python API 以及不太常用的 C++ API。由于依赖简单，TensorFlow 可以快速部署到各种架构上。

它与 Theano 类似，计算以流程图的形式描述，将设计与实现分离。这种方式使得同一设计能轻松在移动设备和拥有数千个处理器的大规模训练系统上实现，一个系统就能覆盖广泛的平台。此外，TensorFlow 还能与多种新开发的机器学习库很好地配合，如 Keras（TensorFlow 2.0 与 Keras 完全集成）、PyTorch 和 Fast.Ai 等。

2. TensorFlow 的特性

• 自动微分能力 ：TensorFlow 最出色的特性之一是其自动微分能力。利用这一特性，你可以在不重新定义许多关键计算的情况下对新网络进行实验。自动微分让反向传播的实现变得更加容易，而反向传播是神经网络中计算量很大的一种计算方式。TensorFlow 隐藏了反向传播的细节，让你能专注于更宏观的层面。
• 交互式可视化环境 TensorBoard ：这一工具能展示数据转换的流程图，显示随时间变化的摘要日志，并跟踪性能。
• 快速原型开发 ：与 Theano 相比，TensorFlow 的原型