TensorFlow什么意思?TensorFlow是什么?

本文探讨了TensorFlow作为Google开源的通用深度学习框架在语音识别、计算机视觉等领域的重要性,同时揭示其数据流图结构和在实际工业系统中的局限性。

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Google开源深度学习系统TensorFlow在很多地方可以应用,如语音识别,自然语言理解,计算机视觉,广告等等。但是,基于以上论点,我们也不能过分夸大TensorFlow这种通用深度学习框架在一个工业界机器学习系统里的作用。在一个完整的工业界语音识别系统里, 除了深度学习算法外,还有很多工作是专业领域相关的算法,以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。

那么,到底什么是TensorFlow?

TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算(numerical computation)的软件库。它是基于数据流图的处理框架,图中的节点表示数学运算(mathematical operations),边表示运算节点之间的数据交互。TensorFlow从字面意义上来讲有两层含义,一个是Tensor,它代表的是节点之间传递的数据,通常这个数据是一个多维度矩阵(multidimensional data arrays)或者一维向量;第二层意思Flow,指的是数据流,形象理解就是数据按照流的形式进入数据运算图的各个节点。

TensorFlow是一个非常灵活的框架,它能够运行在个人电脑或者服务器的单个或多个CPU和GPU上,甚至是移动设备上。TensorFlow最早是Google大脑团队为了研究机器学习和深度神经网络而开发的,但后来发现这个系统足够通用,能够支持更加广泛的应用。

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