TensorFlow是一個(gè)免費(fèi)和開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)編程庫(kù)。它往往被用于一系列的工作中，但是它特別關(guān)注深刻的大腦網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推導(dǎo)。

TensorFlow可以在許多CPU和GPU上運(yùn)行。TensorFlow可以在64位的Linux，macOS，Windows，以及包括Android和iOS的移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)上使用。

為什么是TensorFlow？

TensorFlow是一個(gè)從開(kāi)始到結(jié)束的機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)源平臺(tái)。

它有一個(gè)完整的、適應(yīng)性強(qiáng)的儀器、庫(kù)和局域資源的環(huán)境，允許科學(xué)家推動(dòng)ML的前沿，設(shè)計(jì)師有效地制造和傳達(dá)ML控制的應(yīng)用程序。有了TensorFlow，建立和訓(xùn)練ML模型很簡(jiǎn)單，應(yīng)該可以通過(guò)利用自然的重要級(jí)別的API，如Keras，并有令人興奮的執(zhí)行力，這使得肯定的模型強(qiáng)調(diào)和簡(jiǎn)單的調(diào)試。

無(wú)論我們使用哪種語(yǔ)言，人們無(wú)疑可以在云端、內(nèi)部、瀏覽器或設(shè)備上訓(xùn)練和傳遞模型。TensorFlow模型同樣可以在Google云機(jī)器學(xué)習(xí)引擎中運(yùn)行，不需要傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)平臺(tái)。

TensorFlow架構(gòu)。

TensorFlow Serving是一個(gè)適應(yīng)性強(qiáng)、性能優(yōu)越的機(jī)器學(xué)習(xí)模型展示服務(wù)框架，旨在為創(chuàng)建條件。TS使得發(fā)送新的計(jì)算和測(cè)試變得簡(jiǎn)單，同時(shí)保持類似的服務(wù)器設(shè)計(jì)和API。它提供了與TensorFlow模型的速率外集成，但可以有效地?cái)U(kuò)展到為不同種類的模型服務(wù)。

服務(wù)器是TensorFlow服務(wù)中的重點(diǎn)考慮因素。服務(wù)器是客戶用來(lái)執(zhí)行計(jì)算的基本對(duì)象。TensorFlow Serving將一個(gè)模型作為至少一個(gè)Servables來(lái)處理。一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可能包含至少一個(gè)計(jì)算和查詢或插入表。

TensorFlow的優(yōu)勢(shì)。

(1) 數(shù)據(jù)可視化

如果尋找一種優(yōu)越的方法，以其圖形化的方式可視化信息，那么TensorFlow就是響應(yīng)。TensorBoard提供了機(jī)器學(xué)習(xí)試驗(yàn)和錯(cuò)誤所需的可視化和工具。它同樣允許在TensorBoard的協(xié)助下對(duì)中心進(jìn)行簡(jiǎn)單的調(diào)試。

TensorBoard支持以下分析測(cè)量，可視化模型，剖析ML程序，可視化超參數(shù)調(diào)整調(diào)查，以及更多。TensorBoard，TensorFlow的可視化工具庫(kù)，經(jīng)常被專家和工程師用來(lái)可視化和理解他們的ML測(cè)試。

(2) 谷歌云功能

TensorFlow企業(yè)版包含了深度學(xué)習(xí)虛擬機(jī)（GA）和深度學(xué)習(xí)容器（Beta），這簡(jiǎn)化了它的開(kāi)始和擴(kuò)展。TensorFlow企業(yè)提供了一個(gè)類似的增強(qiáng)的遭遇和事業(yè)級(jí)的亮點(diǎn)，跨越谷歌云監(jiān)督服務(wù)，如Kubernetes引擎和AI平臺(tái)。

任何轉(zhuǎn)型階段，從改進(jìn)到組織，谷歌云在TensorFlow上提供了一個(gè)開(kāi)始到結(jié)束的工作流程。TensorFlow是一個(gè)用于訓(xùn)練和推導(dǎo)深度學(xué)習(xí)模型的布局系統(tǒng)。

谷歌云功能提供了一個(gè)有用的、通用的和經(jīng)濟(jì)的方法來(lái)運(yùn)行谷歌云基礎(chǔ)內(nèi)的推理，并允許運(yùn)行該系統(tǒng)的最新版本。

(3) TensorFlow圖形

TensorFlow在不同領(lǐng)域的演示，如圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、運(yùn)動(dòng)識(shí)別、時(shí)間序列等，從而滿足客戶的需求。

TensorFlow Graphics旨在通過(guò)提供一堆可區(qū)分的設(shè)計(jì)層和3D觀察器功能，使有用的插圖工作廣泛地開(kāi)放給本地，這些功能可以在AI和ML中使用，以加速和改變企業(yè)的發(fā)展。TensorFlow圖形伴隨著一個(gè)TensorBoard模塊，以智能地可視化三維網(wǎng)絡(luò)和點(diǎn)云。

毫不含糊地將數(shù)學(xué)先驗(yàn)和約束建模到大腦網(wǎng)絡(luò)中，為設(shè)計(jì)開(kāi)辟了一條道路，可以以自我管理的方式進(jìn)行強(qiáng)大、有效的訓(xùn)練，而且更重要的是。

(4) 工具和支持

TensorFlow提供了不同的工具，每個(gè)工具都有其動(dòng)機(jī)。像CoLab，TensorBoard，ML Perf，TensorFlow Playground和MLIR這樣的工具被用來(lái)加速TensorFlow的工作進(jìn)程。

TensorFlow是一個(gè)本地區(qū)域驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目。TensorFlow人組基地從地球的一邊到另一邊。驚人的人民團(tuán)體協(xié)助設(shè)計(jì)者更快地獲得信息，并在這個(gè)動(dòng)態(tài)的推進(jìn)空間中獲得暢通。

(5) 強(qiáng)大的庫(kù)

TensorFlow為廣泛的任務(wù)提供了一個(gè)巨大的能力庫(kù)–文本、圖像、表格、視頻，等等。它同樣也提供了一些額外的庫(kù)和資源，以便將創(chuàng)建模型發(fā)送到任何地方。

TensorFlow提供了一個(gè)簡(jiǎn)單和適應(yīng)性強(qiáng)的模型構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，適合專家和新手使用。像Keras和Estimators這樣的無(wú)可否認(rèn)的級(jí)別的庫(kù)的整合，簡(jiǎn)化了新手對(duì)基于大腦網(wǎng)絡(luò)的模型的一切滾動(dòng)。

由于工作模型的并行性，TensorFlow作為一個(gè)設(shè)備增速庫(kù)跟蹤其使用。調(diào)查庫(kù)，利用TensorFlow構(gòu)建進(jìn)步的模型或方法，并訪問(wèn)擴(kuò)展TensorFlow的領(lǐng)域明確的應(yīng)用捆綁。

Moon Technolabs如何提供最恒定的ML和AI解決方案？

(1) 數(shù)據(jù)科學(xué)和探索

調(diào)查數(shù)據(jù)的最大容量并批準(zhǔn)商業(yè)想法。我們有成就的數(shù)據(jù)科學(xué)小組調(diào)查數(shù)據(jù)，并在真正想要測(cè)試一個(gè)理論、研究一個(gè)原始方法和建立一個(gè)解決方案模型時(shí)提供支持。

(2) 傳感器分析和組合

從感官數(shù)據(jù)的組合中獲得快速的知識(shí)位和優(yōu)勢(shì)。我們的解決方案在感官數(shù)據(jù)上歸零，允許我們獲得更多關(guān)于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，分解行為，識(shí)別違規(guī)行為，甚至預(yù)知場(chǎng)合和發(fā)生。

(3) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)

取代或提升物理工作，并使依賴視覺(jué)評(píng)估的過(guò)程機(jī)器人化。我們的計(jì)算機(jī)視覺(jué)解決方案使圖片/視頻對(duì)象定位、對(duì)象排列、對(duì)象跟蹤或三維再現(xiàn)成為可能。

(4) 預(yù)知的維護(hù)和狀態(tài)檢查

告別接受性的和昂貴的預(yù)防性維護(hù)。我們的狀態(tài)觀察解決方案對(duì)機(jī)器的情況有充分的了解。我們的預(yù)見(jiàn)性維護(hù)解決方案使我們能夠準(zhǔn)備并遠(yuǎn)離不可預(yù)見(jiàn)的費(fèi)用。

(5) 機(jī)器人流程自動(dòng)化

用人工智能的方法使流程機(jī)械化并傳播智能。我們開(kāi)發(fā)的解決方案，授權(quán)精明的自動(dòng)化，減少了人類對(duì)多余任務(wù)的需求，并允許提供更快、更多的服務(wù)。

(6) 精明的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)

將智能傳播給設(shè)備并提高其能力。我們開(kāi)發(fā)定制的解決方案，將人工智能帶入精明的產(chǎn)品中，打開(kāi)潛在的大門，這是10年前無(wú)法理解的，并允許我們?cè)诟?jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位。

在Moon Technolabs，ML和AI是業(yè)務(wù)發(fā)展的目標(biāo)。

盡管許多工具使移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)比幾年前更加簡(jiǎn)單，但無(wú)論是安卓應(yīng)用開(kāi)發(fā)還是iOS應(yīng)用開(kāi)發(fā)，始終適合利用專業(yè)的移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)辦公室的技能。綜上所述，移動(dòng)應(yīng)用程序是一個(gè)公司在尖端數(shù)字商業(yè)環(huán)境中的實(shí)質(zhì)，在這個(gè)問(wèn)題上不應(yīng)該采取任何可能性。將您的移動(dòng)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)項(xiàng)目交給Moon Technolabs的專業(yè)開(kāi)發(fā)人員。我們的開(kāi)發(fā)人員利用最新的技術(shù)和最先進(jìn)的工具來(lái)開(kāi)發(fā)深層次的升級(jí)和有價(jià)值的應(yīng)用程序。