关于TensorFlow你应该知道的9件事

#1这是一个强大的机器学习框架

TensorFlow是一个机器学习框架。如果你有大量的数据或你在人工智能中追求的最先进的东西，那么这个框架可能是你最好的选择：深度学习。

TensorFlow已经有很多的应用场景：被用来寻找新的行星，帮助医生预防失明糖尿病视网膜病变筛查，提醒当局注意非法砍伐森林活动等等。AlphaGo和谷歌云视觉都基于TensorFlow。TensorFlow是开源的，你可以免费下载和马上开始。

在TensorFlow的帮助下，开普勒-90i行星使开普勒-90系统成为我们所知道的唯一有八颗行星围绕一颗恒星运行的系统。没有发现超过8颗行星的系统，所以这意味着我们与开普勒-90并列第一位。

#2这种奇怪的方法是可选的

我非常喜欢TensorFlow Eager。

TensorFlow Eager的执行让你可以像一个纯粹的Python程序员一样与它交互：所有编写和调试逐行操作的直接性。

#3你可以一条条地建立神经网络

Keras+TensorFlow=更容易的神经网络构建

Keras是关于用户友好和简单的原型。如果你喜欢面向对象的思维，喜欢一层地构建神经网络，你会喜欢tf.keras的。在下面的几行代码中，我们创建了一个顺序的神经网络。

#4不仅仅是Python

TensorFlow不再仅仅是为Pythonistas服务了。它现在以多种语言运行，从R到SWIFT到JavaScript。

#5你可以在浏览器中做任何事情

说到JavaScript，你可以在浏览器中使用TensorFlow.js。

实时人体姿态估计在带有TensorFlow.js的浏览器中。打开相机进行演示这里。

#6小型设备有一个Lite版本

TensorFlow Lite为各种设备带来模型执行，包括移动设备和物联网，比原来的TensorFlow提供了超过3倍的推理加速。现在你可以在你的Raspberry PI或你的手机上获得机器学习。

#7专用硬件变得更好了

如果你厌倦了等待CPU完成数据的轮转来训练你的神经网络，你现在就可以得到专门为这个工作而设计的硬件了。Cloud TPU。T代表张量，就像TensorFlow。几周前，谷歌发布了alpha版本的第3版TPU。

#8新的数据管道有了很大的改进

如果你想在TensorFlow中做这件事，然后强制退出，tf.data命名空间将使你在TensorFlow中的输入处理更有表现力和效率。

#9你不需要从头开始

有了TensorFlow Hub，你可以使用一个更有效率的方法，帮助自己完成别人的代码，并将其称为你自己的代码。

TensorFlow Hub是一个存储库，用于可重用的预先训练的机器学习模型组件。

原文标题《9 Things You Should Know About TensorFlow》

作者：Cassie Kozyrkov

译者：lemon

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