想要玩转TensorFlow?你必须要知道这30个主要功能

2018年12月03日 作者:糖悦之果飞

TensorFlow 是目前最流行的深度学习库,它是 Google 开源的一款人工智能学习系统。Tensor 的意思是张量,代表 N 维数组;Flow 的意思是流,代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。

最近,twitter 上有一位 Goolge AI 工程师、Google AI 的积极宣传者 Paige Bailey (@DynamicWebPaige)总结了 TensorFlow 的 30 个主要功能,AI 科技评论整理如下。

在过去几年,有关 TensorFlow 的知识系统占据了我的大脑。与其它一些更新的框架相比,TensorFlow 的功能并不是很多。

我对这个产品投入全心的思考并写下了我的想法,下面是一条接一条不断扩展的清单。对此,你准备好了吗?

1)TensorFlow 扩展(TFX)

大家都知道我特别喜欢用 TFX 以及它的全套工具来把机器学习模型部署到生产环境中。如果你关心如何使模型保持最新并监控它们,那么你可以了解一下这个产品、看看它的论文。

地址是:tensorflow.org/tfx/?hl=zh-cn

2)TensorFlow hub

如果你想在小型数据集上训练你的模型,或者提高泛化能力,你会需要使用迁移学习。TFHub 模块使它变得容易,并且可以在 https://tfhub.dev/ 这个开源软件商店中使用。

TF Hub 的地址是:tensorflow.org/hub/

3)TFX 数据验证

如何自动确保用于重新训练模型的数据与最初用于训练模型的数据具有相同的格式、源、命名约定等。
对于线上训练来说,这是一个量很大的工作!

https://www.tensorflow.org/tfx/data_validation/?hl=zh-cn

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