Meine Blog-Beiträge

Was ist TensorFlow ?

Was ist TensorFlow ?


TensorFlow ist eine plattformübergreifende. Es funktioniert auf fast alles: Tenor-Verarbeitungseinheiten (TUs), die spezielle Ausrüstung für die Herstellung von GPs und CPUs einschließlich mobiler und eingebetteter Plattformen, und sogar Tenor-Mathematik, sind noch nicht weit verbreitet, aber vor kurzem wurde ein Alpha-Programm gestartet.


Viele in TensorFlow unterstützte Geräte bieten einen leistungsstarken Kern, der auf die TensorFlow-Plattform in C++ angewendet wird.

Darüber hinaus bieten Python und C++ eine einfachere Schnittstelle für häufig verwendete Layer in Deep Learning-Modellen. Darüber hinaus werden APIs der obersten Ebene erstellt, einschließlich dieser.

TensorFlow-Ausführungsmodell

Graphics

Mit Machine Learning können Sie Modelle auf mehrere Plattformen exportieren.

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

  • Das Diagramm wird sofort ausgeführt und kann auf mehreren Plattformen ausgeführt werden: CPUs, GPUs, TPUs können exportiert werden, ohne von den Codes abhängig zu sein, aus denen die mobile und eingebettete Grafik besteht.
  • Die Grafiken können konvertiert und optimiert werden, da das Diagramm konvertiert werden kann, um eine geeignetere Version für eine bestimmte Plattform zu erzeugen. Zwischen ihnen können auch Speicher- oder Rechenoptimierungen vorgenommen und ausgetauscht werden. Dieses Beispiel ist nützlich, um schnelleres mobiles Interesse nach dem Training auf größeren Computern zu unterstützen.

Die High-Level-APIs von TensorFlow bieten eine umfassende und flexible Entwicklungsumgebung im gleichen Frame sowie Berechnungsdiagramme.

Performance und Benchmarking

Die TensorFlow-Website enthält einen Abschnitt, der Informationen speziell für leistungsorientierte Entwickler enthält.

Klicken Sie hier, um mehr über TensorFlow zu erfahren



Diesen Artikel teilen


Kommentare (0)

Kommentar