什麼是 TensorFlow？ 這個怎麼運作？ 組件和優點
已發表: 2021-07-20無論您是學習機器學習還是 AI 愛好者，您一定聽說過 TensorFlow。 它是機器學習和深度學習專業人士最受歡迎的解決方案之一，並已成為行業主打產品。
這意味著如果您想在 AI 和 ML 領域從事職業，您必須非常熟悉這項技術。 如果您想知道 TensorFlow 是什麼以及它是如何工作的，那麼您來對地方了，因為下面的文章將為您詳細介紹這項技術。
目錄
什麼是 TensorFlow？
TensorFlow 是一個用於深度學習的開源庫。 Google Brain 團隊的人最初創建它是為了執行大型計算。 它並不是專門為深度學習而創建的。 然而，他們很快意識到 TensorFlow 對深度學習的實施是有益的，從那時起，他們就將其作為開源解決方案。
TensorFlow 捆綁了多種機器學習和深度學習算法和模型。 它允許您使用 Python 進行機器學習，並提供前端 API 來構建應用程序。 您可以使用 C++ 和 TensorFlow 來執行這些應用程序並享受高性能。
借助 TensorFlow，您可以輕鬆地為各種 ML 應用程序訓練和運行深度神經網絡。 這些包括詞嵌入、手寫數字分類、循環神經網絡、圖像識別、自然語言處理和偏微分方程模擬。
除了此類多功能應用程序外，TensorFlow 還允許您大規模執行生產預測，因為您可以使用相同的模型進行訓練。
它接受張量，這是更高維度的多維數組。 它們在管理和利用大量數據方面非常有幫助。
TensorFlow 的組件有哪些？
要了解什麼是 TensorFlow，首先要熟悉這項技術的組成部分：
1.張量
TensorFlow 中最重要的組件稱為張量。 它是代表所有數據類型的多維矩陣或向量。 張量中的所有值都具有相同的數據類型，具有部分或完全已知的形狀。 數據的形狀是指數組或矩陣的維數。 所有 TensorFlow 計算都使用張量。 它們是軟件的構建塊。
張量可以源自計算作為結果或作為相同的輸入數據。 TensorFlow 中的所有操作都在圖中進行。 在 TensorFlow 中，圖是一組連續的計算。
TensorFlow 中的每個操作都稱為一個操作節點，它們相互關聯。 圖表概述了各個節點和操作之間的連接。 請記住，它不顯示值。 節點的每條邊都是張量。 換句話說，節點的邊緣允許您用數據填充它。
2.圖框架
Tensorflow 中的操作使用圖框架。 該圖將收集和描述訓練期間發生的不同計算。 它提供各種好處。
Tensorflow 中的圖表使得在多個 GPU 或 CPU 上使用該軟件成為可能。 它還允許您在移動操作系統上使用該軟件。 它的可移植性使您能夠保留計算以供以後使用。 您可以保存圖表，以便將來運行它，從而使您的任務更易於管理。
圖中的計算是通過連接張量進行的。 每個張量都有一條邊和一個節點。 節點承載操作並生成端點輸出。 邊解釋了節點之間的輸入輸出關係。
它是如何工作的？
您可以使用 TensorFlow 構建數據流圖。 數據流圖是一種解釋數據如何通過一系列處理節點或圖移動的結構。 圖中的每個節點都代表一個數學運算。
TensorFlow 通過 Python 語言為您提供編程所需的所有這些信息。 Python 是易於學習和使用的語言。 此外，很容易解釋如何通過 Python 進行高級抽象。 在 Python 中，TensorFlow 的節點和張量都是 Python 對象，所有的 TensorFlow 應用程序都是 Python 應用程序。
但是，您不會在 Python 中執行實際的數學運算。 TensorFlow 中可用的轉換庫是高性能 C++ 二進製文件。 Python 只是引導這些部分之間的流量，並為您提供高級編程抽象，以便您可以連接它們。
因為您可以在任何目標上運行 TensorFlow 應用程序，例如 Android 或 iOS 設備、本地機器、雲中的集群等，您也可以在不同的設備上運行生成的模型。
TensorFlow 的最新版本稱為 TensorFlow 2.0，極大地改變了您使用這項技術的方式。 它引入了 Keras API，它使 TensorFlow 的使用變得更加簡單，並提供了對 TensorFlow Lite 的支持，允許您在更大範圍的平台上部署模型。
唯一的問題是您必須重寫為以前的 TensorFlow 版本重寫的代碼。
使用 TensorFlow 的好處
TensorFlow 是最流行的機器學習和深度學習技術之一。 它廣泛流行的主要原因是它為企業提供的各種優勢。 以下是使用 TensorFlow 的主要好處：
1. 開源
TensorFlow 是一個開源解決方案。 這意味著它可以免費使用，這大大增強了它的可訪問性，因為公司無需投入太多即可開始使用 TensorFlow。
2. 圖計算的使用
圖形計算允許您通過 Tensorboard 可視化神經網絡的構造。 通過可視化，您可以檢查圖表並生成所需的見解。
3.靈活
TensorFlow 兼容各種設備。 此外，TensorFlow lite 的引入使其更加靈活，因為它已與更多設備兼容。 只要您有兼容的設備（筆記本電腦、PC、雲等），您就可以在任何地方使用 TensorFlow。
4. 多才多藝
TensorFlow 有許多 API 可用於大規模構建深度學習架構。 此外，它是谷歌的產品，可以訪問谷歌的大量資源。 TensorFlow 可以輕鬆與許多 AI 和 ML 技術集成，使其具有高度的通用性。 由於其多種功能，您可以將 TensorFlow 用於各種深度學習應用程序。
詳細了解 TensorFlow 和其他 AI 主題
TensorFlow有很多應用。 了解它的運作方式以及如何在深度學習中使用它是高級概念。 此外，您還必須了解人工智能和機器學習的基礎知識才能正確使用該軟件。
因此，學習 TensorFlow 及其相關概念的最有效方法是參加機器學習課程。 參加這樣的課程將使您獲得詳細的課程並向專家學習。
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除了這些優勢之外，您還將獲得職業指導、一對一的行業指導和及時的面試，這樣您就可以在該領域追求有前途的職業。
結論
TensorFlow 是一種流行的 AI 技術，如果您有興趣成為 AI 或 ML 專業人士，您必須熟悉該軟件。
TensorFlow 使用張量並允許您執行圖形計算。 如果您有興趣了解有關 TensorFlow 的更多信息，我們建議您查看我們在上面分享的課程。
