纹身流

凭借其2.0释放，纹身流保留其作为业界领先的机器学习框架的突出。TensoRFLOF开始作为数值处理包，逐渐扩展为包括支持各种ML方法和执行环境的库，从移动CPU到大GPU集群。一路上，媒体旋转框架可用于简化网络创建和培训的任务。与此同时，其他框架，特别是Pytorch.，提供了一个必要的编程模型，使调试和执行更简单，更轻松。Tensorflow 2.0现在默认为势在必行的流量（急切执行）和采用凯拉斯作为单一高级API。虽然这些更改了Tensorflow的可用性，但使其对Pytorch更具竞争力，但它是一个重要的重写，通常会破坏倒退兼容性 - Tensorflow生态系统中的许多工具和服务框架不会立即使用新版本。暂时，考虑是否要在Tensorflow 2.0中设计和实验，但恢复为版本1以服务和运行生产在生产中。

谷歌的纹身流是一个开源机器学习平台，可用于从研究到生产中的所有内容，并将在移动CPU上运行到大型GPU计算群集。这是一个重要的平台，因为它使实施深度学习算法更加可访问和方便。尽管炒作，但Tensorflow并没有真正的任何新的算法：所有这些技术都在公共领域通过学术界提供了一段时间。重要的是要意识到大多数企业尚未做出甚至基本的预测分析，并且跳跃深入学习可能不会有助于了解大多数数据集。然而，对于那些具有正确问题和数据集的人，TensorFlow是一个有用的工具包。