01 TensorFlow概要
2015年11月 github 开源&＃xff1a;https://github.com/tensorflow/tensorflow
TensorFlow官网&＃xff1a;http://www.tensorflow.org (可能需要vpn)
模型仓库地址&＃xff1a;https://github.com/tensorflow/models
表1-1 TensorFlow主要技术特性
| 特性 | 内容 |
|---|
| 编程模型 | DataFlow-like mode(数据流模型) |
| 语言 | Python、C&＃43;&＃43;、Go、Rust、Haskell、Java(非官方&＃xff1a;Julai、Javascript、R) |
| 部署 | Code once,runeverywhere(一次编译&＃xff0c;各处运行) |
| 计算资源 | CPU(Linux、Mac、Windows、Android、IOS)
GPU(Linux、Mac、Windows
TPU(Tensor Processing Unit&＃xff0c;张量计算单元&＃xff0c;主要用推断)) |
| 实现方式 | Local Implementation(单机实现)
Distributed Implementation(分布式实现) |
| 平台支持 | Google Cloud Platform(谷歌云平台)
Hadoop File System(Hadoop分布式文件系统) |
| 数学表达 | Math Graph Expression(数学计算图表达)
AutoDifferentiation(自动微分) |
| 优化 | Common Subexpression Elimination(共同子图消除)
Asyncchronous Kernel Optimization(异步核优化)
Communication Optimization(通信优化)
Model Parallelism(数据并行)
Pipeline(流水线) |
02 内建运算
表1-2 TensorFlow内建运算操作
| 类型 | 示例 |
|---|
| 标量运算 | Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal |
| 向量运算 | Concat、Slice、Constant、Rank、Shape、Shuffle |
| 矩阵运算 | MatMul、MatrixInverse、MatrixDeterminant |
| 带状态运算 | Variable、Assign、AssignAdd |
| 神经网络组件 | SoftMax、Sigmoid、ReLU、Convolution2D、MaxPooling |
| 存储、恢复 | Save、Restore |
| 队列及同步运算 | Enqueue、Dequeue、MutexAcquire、MutexRelease |
| 控制流 | Merge、Switch、Enter、Leave、NextIteration |
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