tensorflow能做什么

TensorFlow是谷歌基于DistBelief進行研發(fā)的第二代人工智能學習系統(tǒng)，其命名來源于本身的運行原理。Tensor （張量）意味著N維數(shù)組， Flow （流）意味著基于數(shù)據(jù)流圖的計算， TensorFlow為張量從流圖的一-端流動到另一端計 算過程。TensorFlow是將 復雜的數(shù)據(jù)結構傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進行分析和處理過程的系統(tǒng)。TensorFlow可被用于語音識別或圖像識別等多項機器學習和深度學習領域，對2011年開發(fā)的深度學習基礎架構DistBelief進行了各方面的改進，它可在小到一部智能手機、 大到數(shù)千臺數(shù)據(jù)中心服務器的各種設備上運行。TensorFlow將完全開源，任何人都可以用。

tensorflow的作用有：

1、圖像風格轉(zhuǎn)換，可以生成各種有意思的圖片。

2、給素描黑白畫，自動上色。

3、圖像描述。

4、人臉方面：推薦猜年齡的應用。

5、reinforcementlearning （強化學習）等等。

tensorflow2.0和1.0區(qū)別

今天小編就為大家分享一篇tensorflow2.0與tensorflow1.0的性能區(qū)別介紹，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧。

從某種意義講，tensorflow這個項目已經(jīng)失敗了，要不了幾年以后，江湖上再無tensorflow

因為tensorflow2.0 和tensorflow1.0 從本質(zhì)上講就是兩個項目，1.0的靜態(tài)圖有他的優(yōu)勢，比如性能方面，但是debug不方便，2.0的動態(tài)圖就是在模仿pytorch，但是畫虎不成反類犬．

為了對比1.0 與2.0

1. pip install tensorflow==2.0.0a0

2. 為了控制變量我把mnist保存到本地的mongodb

3. 兩種網(wǎng)絡結構是一樣的

tensorflow2.0 耗時20.7秒

tensorflow2.0 耗時12.46秒，所以在用cpu 做訓練時，相同的網(wǎng)絡結構，相同的數(shù)據(jù)集合，tensorflow2.0比tensorflow1.0慢60%，tensorflow 靜態(tài)圖有非常明顯的速度優(yōu)勢．

這是tensorflow2.0 在訓練時的cpu占用32.3%

這是tensorflow1.0 在訓練時的cpu占用63%，這也是tensorflow1.0 的優(yōu)勢，更能發(fā)揮硬件的優(yōu)勢。

責任編輯：YYX