TensorFlow 和 Keras 神经网络介绍

TensorFlow介绍

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TensorFlow中文官网

TensorFlow最初由Google开发，它最初定义为描述机器学习算法的接口，以及执行该算法的实现。

TensorFlow的主要预期目标是简化机器学习解决方案在各种平台上的部署，如计算机CPU、计算机GPU、移动设备以及最近的浏览器中的部署。最重要的是，TensorFlow提供了许多有用的功能来创建机器学习模型并大规模运行他们。TensorFlow它专注于易用性，并能保持良好的性能。

TensorFlow既可供初学者使用，也可供专家使用。TensorFlow API具有不同级别的复杂度，从而使初学者可以从简单的API开始，同时也可以让专家创建非常复杂的模型。

TensorFlow主要架构

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TensorFlow架构具有多个抽象层级。我们首先介绍底层，然后逐渐通往最上层。

大多数深度学习计算都是用C++编码的。为了再GPU上进行计算，TensorFlow使用了由NVIDIA开发的库CUDA。这就是想要利用GPU功能就需要安装CUDA，以及不能使用其他硬件制造商GPU的原因。