前言:众所周知,Python有很多第三方库,这也是Python简单易学、实用性高的具体原因。而这篇文章想要为大家介绍一下Python机器学习库Tensorflow机器学习开源软件库。 Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器,对Python有着很好的语言支持,支持CPU、GPU和Google TPU等硬件,并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前
众所周知,Python有很多第三方库,这也是Python简单易学、实用性高的具体原因。而这篇文章想要为大家介绍一下Python机器学习库—Tensorflow机器学习开源软件库。
Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器,对Python有着很好的语言支持,支持CPU、GPU和Google TPU等硬件,并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前,Tensorflow被广泛的应用于文本处理、语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习的领域。
Tensorflow支持多种客户端语言下的安装和运行,截至版本1.12.0,绑定完成并支持版本兼容运行的语言为C和Python,其他绑定完成的语言为JavaScript、C++、Java、GO和swift,依然处于开发阶段的包括C#、haskell、julia、Ruby、Rust和Scala。
Tensorflow的基础框架是什么?
分为三层:应用层、接口层和核心层。
第一层:应用层
提供机器学习相关的训练库、预测库和针对Python、C++和Java等编程语言的编程环境,类似于Web系统的前端,主要实现了对计算图的构造;
第二层:接口层
对Tensorflow功能模块的封装,便于其他语言平台的调用;
第三层:核心层
核心层包含很多重要部分:设备层、网络层、数据操作层以及图计算层、执行应用层的计算。
1、设备层:包括Tensorflow在不同硬件设备上的实现,主要支持CPU、GPU和mobile设备等,在不同硬件设备上实现计算命令的转换,给上层提供统一接口,实现程序的跨平台功能;
2、网络层:主要包括RPC和RDMA通信协议,实现不同设备之间的数据传输和更新,这些协议都会在分布式计算中应用到;
3、数据操作层:以tensor为处理对象,实现tensor的各种操作和计算;
4、图计算层:包括分布式计算图和本地计算图的实现,实现图的创建、编译、优化和执行等。
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文章标题:Tensorflow的基础框架是什么?老男孩Python业余培训班
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