什么是 TensorFlow？ 这个怎么运作？ 组件和优点
已发表: 2021-07-20无论您是学习机器学习还是 AI 爱好者，您一定听说过 TensorFlow。 它是机器学习和深度学习专业人士最受欢迎的解决方案之一，并已成为行业主打产品。
这意味着如果您想在 AI 和 ML 领域从事职业，您必须非常熟悉这项技术。 如果您想知道 TensorFlow 是什么以及它是如何工作的，那么您来对地方了，因为下面的文章将为您详细介绍这项技术。
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什么是 TensorFlow？
TensorFlow 是一个用于深度学习的开源库。 Google Brain 团队的人最初创建它是为了执行大型计算。 它并不是专门为深度学习而创建的。 然而，他们很快意识到 TensorFlow 对深度学习的实施是有益的，从那时起，他们就将其作为开源解决方案。
TensorFlow 捆绑了多种机器学习和深度学习算法和模型。 它允许您使用 Python 进行机器学习，并提供前端 API 来构建应用程序。 您可以使用 C++ 和 TensorFlow 来执行这些应用程序并享受高性能。
借助 TensorFlow，您可以轻松地为各种 ML 应用程序训练和运行深度神经网络。 这些包括词嵌入、手写数字分类、循环神经网络、图像识别、自然语言处理和偏微分方程模拟。
除了此类多功能应用程序外，TensorFlow 还允许您大规模执行生产预测，因为您可以使用相同的模型进行训练。
它接受张量，这是更高维度的多维数组。 它们在管理和利用大量数据方面非常有帮助。
TensorFlow 的组件有哪些？
要了解什么是 TensorFlow，首先要熟悉这项技术的组成部分：
1.张量
TensorFlow 中最重要的组件称为张量。 它是代表所有数据类型的多维矩阵或向量。 张量中的所有值都具有相同的数据类型，具有部分或完全已知的形状。 数据的形状是指数组或矩阵的维数。 所有 TensorFlow 计算都使用张量。 它们是软件的构建块。
张量可以源自计算作为结果或作为相同的输入数据。 TensorFlow 中的所有操作都在图中进行。 在 TensorFlow 中，图是一组连续的计算。
TensorFlow 中的每个操作都称为一个操作节点，它们相互关联。 图表概述了各个节点和操作之间的连接。 请记住，它不显示值。 节点的每条边都是张量。 换句话说，节点的边缘允许您用数据填充它。
2.图框架
Tensorflow 中的操作使用图框架。 该图将收集和描述训练期间发生的不同计算。 它提供各种好处。
Tensorflow 中的图表使得在多个 GPU 或 CPU 上使用该软件成为可能。 它还允许您在移动操作系统上使用该软件。 它的可移植性使您能够保留计算以供以后使用。 您可以保存图表，以便将来运行它，从而使您的任务更易于管理。
图中的计算是通过连接张量进行的。 每个张量都有一条边和一个节点。 节点承载操作并生成端点输出。 边解释了节点之间的输入输出关系。
它是如何工作的？
您可以使用 TensorFlow 构建数据流图。 数据流图是一种解释数据如何通过一系列处理节点或图移动的结构。 图中的每个节点都代表一个数学运算。
TensorFlow 通过 Python 语言为您提供编程所需的所有这些信息。 Python 是易于学习和使用的语言。 此外，很容易解释如何通过 Python 进行高级抽象。 在 Python 中，TensorFlow 的节点和张量都是 Python 对象，所有的 TensorFlow 应用程序都是 Python 应用程序。
但是，您不会在 Python 中执行实际的数学运算。 TensorFlow 中可用的转换库是高性能 C++ 二进制文件。 Python 只是引导这些部分之间的流量，并为您提供高级编程抽象，以便您可以连接它们。
因为您可以在任何目标上运行 TensorFlow 应用程序，例如 Android 或 iOS 设备、本地机器、云中的集群等，所以您也可以在不同的设备上运行生成的模型。
TensorFlow 的最新版本称为 TensorFlow 2.0，极大地改变了您使用这项技术的方式。 它引入了 Keras API，这使得使用 TensorFlow 变得更加简单，并提供对 TensorFlow Lite 的支持，允许您在更大范围的平台上部署模型。
唯一的问题是您必须重写为以前的 TensorFlow 版本重写的代码。
使用 TensorFlow 的好处
TensorFlow 是最流行的机器学习和深度学习技术之一。 它广泛流行的主要原因是它为企业提供的各种优势。 以下是使用 TensorFlow 的主要好处：
1. 开源
TensorFlow 是一个开源解决方案。 这意味着它可以免费使用，这大大增强了它的可访问性，因为公司无需投入太多即可开始使用 TensorFlow。
2. 图计算的使用
图形计算允许您通过 Tensorboard 可视化神经网络的构造。 通过可视化，您可以检查图表并生成所需的见解。
3.灵活
TensorFlow 兼容各种设备。 此外，TensorFlow lite 的引入使其更加灵活，因为它已与更多设备兼容。 只要您有兼容的设备（笔记本电脑、PC、云等），您就可以在任何地方使用 TensorFlow。
4. 多才多艺
TensorFlow 有许多 API 可用于大规模构建深度学习架构。 此外，它是谷歌的产品，可以访问谷歌的大量资源。 TensorFlow 可以轻松与许多 AI 和 ML 技术集成，使其具有高度的通用性。 由于其多种功能，您可以将 TensorFlow 用于各种深度学习应用程序。
详细了解 TensorFlow 和其他 AI 主题
TensorFlow有很多应用。 了解它的运作方式以及如何在深度学习中使用它是高级概念。 此外，您还必须了解人工智能和机器学习的基础知识才能正确使用该软件。
因此，学习 TensorFlow 及其相关概念的最有效方法是参加机器学习课程。 参加这样的课程将使您获得详细的课程并向专家学习。
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这是一门为期 12 个月的课程，要求您拥有学士学位，并且具有 50% 的数学或统计背景以及一年的编程或分析专业工作经验。 该计划提供 40 多个现场会议和 25 多个专家会议，以简化您的学习体验。
在课程期间，您将完成 14 个作业和项目，这些作业和项目将帮助您测试您对 AI、ML 和其他相关主题的了解。 在该计划期间，您将获得点对点网络机会。 upGrad 在超过 85 个国家/地区拥有学习者基础。 通过这个平台，您可以在全球范围内建立网络并显着加速您的职业发展。
除了这些优势之外，您还将获得职业指导、一对一的行业指导和及时的面试，这样您就可以在该领域追求有前途的职业。
结论
TensorFlow 是一种流行的 AI 技术，如果您有兴趣成为 AI 或 ML 专业人士，您必须熟悉该软件。
TensorFlow 使用张量并允许您执行图形计算。 如果您有兴趣了解有关 TensorFlow 的更多信息，我们建议您查看我们在上面分享的课程。
