【TensorFlow机器学习系统v2.3.2】用于机器学习的端到端开源平台+提供多个抽象级别 暂无演示

【TensorFlow机器学习系统v2.3.2】用于机器学习的端到端开源平台+提供多个抽象级别

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    源码简介与安装说明:

    TensorFlow是用于机器学习的端到端开源平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

    TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织内Google Brain团队的研究人员和工程师开发的,用于进行机器学习和深度神经网络研究。该系统具有足够的通用性,也可以适用于多种其他领域。
    TensorFlow提供稳定的Python和C++ API,以及其他语言的非保证向后兼容API 。

    轻松地构建模型
    TensorFlow提供多个抽象级别,因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶Keras API构建和训练模型,该API让您能够轻松地开始使用TensorFlow和机器学习。
    如果您需要更高的灵活性,则可以借助即刻执行环境进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务,您可以使用Distribution Strategy API在不同的硬件配置上进行分布式训练,而无需更改模型定义。

    随时随地进行可靠的机器学习生产
    TensorFlow始终提供直接的生产途径。不管是在服务器、边缘设备还是网络上,TensorFlow都可以助您轻松地训练和部署模型,无论您使用何种语言或平台。
    如果您需要完整的生产型机器学习流水线,请使用TensorFlow Extended (TFX)。要在移动设备和边缘设备上进行推断,请使用TensorFlow Lite。请使用TensorFlow.js在JavaScript环境中训练和部署模型。

    强大的研究实验
    构建和训练先进的模型,并且不会降低速度或性能。借助Keras Functional API和Model Subclassing API等功能,TensorFlow可以助您灵活地创建复杂拓扑并实现相关控制。为了轻松地设计原型并快速进行调试,请使用即刻执行环境。
    TensorFlow还支持强大的附加库和模型生态系统以供您开展实验,包括Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor和BERT。

    IT源码测试截图:

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