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AI框架,我最早接触的是Google开发的TensorFlow,Tensor=张量=N维数组,Flow=流
TensorFlow的特点:
1、不是严格的“神经网络库”,只要计算表示为“数据流图”就可以使用,比较灵活
2、低层核心以C++编译,支持PC、服务器、手机端,支持分布式系统,具有可移植性
评注: 以前我觉得AI是个重型的东西,但它也可以很轻便灵活,TensorFlow还有js版呢!
3、除了Python,还支持C、C++、Java、GO语言
评注: numpy也支持其他语言,但还是Python最合适
4、支持线程、队列、异步操作,在CPU、GPU上均可运行,充分利用硬件
TensorFlow的执行逻辑:
采用【数据流图】,【图】这种数据结构包括2个基本元素: 1、【节点,Node】表示要进行的数学操作,可以表示数据输入的起点或输出的终点 2、【边,Edge】表示节点之间输入输出关系,多维数组型数据沿着【边】传递
TensorFlow的安装:
TensorFlow分“CPU版本”和“GPU版本”,初学者用“CPU版本”即可。 安装方法:pip install tensorflow 这个包挺大,400多兆,可以自己复制whl文件的地址,用迅雷下
挑战者PyTorch:
最近看B站的视频,原来PyTorch在科研领域已经遥遥领先, TensorFlow的优势领域是工业部署, 也就是,一个强于“开发模式”,一个强于“生产模式”。 我问同学这2个哪个好,他说两个都要学。 好吧~~
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