作為機器學(xué)習(xí)（ML）領(lǐng)域的頂級工具之一，Google針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)項目的 TensorFlow 開源資源包在該領(lǐng)域擁有大量實際應(yīng)用。

使用該工具集和Python等編程語言，工程師可以構(gòu)建分類系統(tǒng)、微調(diào)卷積網(wǎng)絡(luò)并致力于計算機學(xué)習(xí)的進步，包括圖像處理和機器學(xué)習(xí)結(jié)果的加權(quán)輸入評估。TensorFlow 提供數(shù)據(jù)可視化解決方案，還可以與 Numpy 和其他庫一起使用。與某些類型的供應(yīng)商許可工具不同，TensorFlow 的開源性質(zhì)是其在 ML 領(lǐng)域做出現(xiàn)代貢獻的部分原因。

使用 TensorFlow 進行創(chuàng)新的公司包括各個行業(yè)的利益相關(guān)者，例如 AirBnB、eBay、英特爾、Uber、Snapchat、Twitter 和 IBM。IBM 特別使用 TensorFlow 作為其一些廣為人知的人工智能模型的元素。

TensorFlow 的最大用途之一是深度學(xué)習(xí)，許多創(chuàng)新模型都利用 TensorFlow 作為工具生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

具體來說，TensorFlow 在交通領(lǐng)域的新進展包括TensorFlow 3D的發(fā)展，這是一種具有GPU 加速功能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為自動駕駛汽車的 3D 感知提供動力。

使用卷積網(wǎng)絡(luò)池化是 TensorFlow 3D 為當今研發(fā)領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)前沿創(chuàng)新提供新封裝設(shè)計的一個例子。

另一個具體貢獻是一個名為 TensorFlow Lite 的包，它用于設(shè)備上推理，例如與 XNNPACK 一起用于網(wǎng)絡(luò)中的稀疏推理模型。

TensorFlow 在許多不同的環(huán)境中運行。

了解 TensorFlow 的實用性使初學(xué)者能夠開始了解庫和資源如何為機器學(xué)習(xí)項目做出貢獻。如前所述，數(shù)據(jù)流圖是一種可視化機器學(xué)習(xí)中發(fā)生的數(shù)學(xué)計算和運算的方法。該實用程序使 TensorFlow 成為開發(fā)人員工具包中流行的一部分。

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本文由日本NEC鋰電池中國營銷中心于2023-07-16 17:20:54 整理發(fā)布。
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