Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist eine plattformübergreifende. Es funktioniert auf fast alles: GPUs und CPUs, einschließlich mobiler und eingebetteter Plattformen, und sogar Tensor-Verarbeitungseinheiten (TPUs), die spezielle Hardware für die Durchführung von Tensormathematik sind, sind noch nicht weit verbreitet, aber vor kurzem wurde ein Alpha-Programm gestartet.


Viele in TensorFlow unterstützte Geräte bieten einen leistungsstarken Kern, der für die TensorFlow-Plattform inC++ implementiert ist.

Es bietet dann eine einfachere Schnittstelle für gemeinsame Layer in Python- und C++-Deep-Learning-Modellen. Darüber hinaus werden APIs auf hoher Ebene erstellt, einschließlich dieser.

TensorFlow-Ausführungsmodell

Graphics

Mit Machine Learning können Sie Modelle, die Sie entwickeln, auf mehrere Plattformen exportieren.

Sie können ein Berechnungsdiagramm in der aktuellen Version von TensorFlow erstellen. Es ist eine Datenstruktur, die die Berechnung, die Sie im Diagramm durchführen möchten, vollständig definiert, und es gibt viele Vorteile:

  • Die Grafik wird sofort ausgeführt und für die spätere Verwendung gespeichert und kann auf mehreren Plattformen ausgeführt werden: CPUs, GPUs, TPUs können exportieren, ohne sich auf den Code zu verlassen, aus dem das mobile und eingebettete Diagramm besteht.
  • Es kann konvertiert und optimiert werden, da das Diagramm konvertiert werden kann, um eine Version zu erzeugen, die besser für eine bestimmte Plattform geeignet ist. Darüber hinaus können Speicher- oder Rechenoptimierungen vorgenommen und zwischen ihnen ausgetauscht werden. Dies ist z. B. nützlich, um schnellere mobile Rückschlüsse nach dem Training auf größeren Maschinen zu unterstützen.

Die High-Level-APIs von TensorFlow bieten zusammen mit Computerdiagrammen eine umfassende und flexible Entwicklungsumgebung im gleichen Framework.

Performance und Benchmarking

Es gibt einen Abschnitt auf der TensorFlow-Website, der Informationen enthält, insbesondere für leistungsorientierte Entwickler. Die Optimierung kann in der Regel modellspezifisch sein, aber es gibt im Allgemeinen einige allgemeine Richtlinien, die einen großen Unterschied machen können.

Klicken Sie hier, um mehr über TensorFlow zu erfahren

  Zitat

KARABAY A, 2020 . Was ist TensorFlow ?,

https://www.karabayyazilim.com/blog/diger/tensorflow-nedir-2020-02-07-214038

(Abgerufen am 07. Februar 2020).


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