TensorFlow 的基本概念和使用场景介绍

 

TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源机器学习框架，它能够快速构建、训练和部署各种机器学习模型。

在TensorFlow中，最基本的概念是张量（Tensor），它是一个多维数组，用于表示数据。TensorFlow提供了一系列函数来操作张量，例如加减乘除、矩阵乘法、卷积等。

 

TensorFlow还支持静态图和动态图两种计算图模式。

静态图将计算流程定义为一张图，在运行时只需要执行一次即可得到结果；而动态图则是在每次执行时构建计算图。

TensorFlow可以用于各种机器学习任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。它还提供了丰富的工具和库，例如TensorBoard可用于可视化模型和训练过程，TensorFlow Serving可用于部署模型。广泛应用于多个领域，例如物联网、自动驾驶、医疗保健等。