睡岗识别 TensorFlow

睡岗识别可以通过TensorFlowAI深度学习框架智能分析技术，睡岗识别识别出现场人员是否存在睡岗情况，及时发出预警，避免因操作人员的疏忽而导致的安全事故。TensorFlow 是一个开源的机器学习的框架，我们可以使用 TensorFlow 来快速地构建神经网络，同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。也正是因为 TensorFlow 是一个开源的软件库，因此只要我们安装了 TensorFlow，我们就可以使用import 的方式来引入。

说到这里我们不得不说一下 TensorFlow 的优点，相比于其他的机器学习框架，Tensorflow 框架是最适用于工业部署的一个机器学习框架，换句话说，TensorFlow 非常适用于在生产环境中进行应用。下面我们来细数一下 TensorFlow 的优点。

整个项目开源；

文档非常全面而且包含中文教程，学习成本比较低；

其内部含有很多高阶神经网络API，我们可以用一个语句来生产一个网络；

使用其内部的TensorFlow Service可以实现快速上线部署；

得益于高阶API，使用TensorFlow进行神经网络开发非常迅速；

内部内置TesnorBoard工具，可以很好的进行可视化工作；

对移动设备的支持非常友好；

TensorFlow内部内置分布式训练工具，开源很方便地进行分布式训练。

在当前，TensorFlow 的最新稳定版本为 2.2 版本。由于 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 的差别较大，因此在我们的学习与使用当中，我们应当首先学习TensorFlow2.x 版本。相比于T ensorFlow1.x,TensorFlow2.x 最大的优点就是加入了 Keras，而TensorFLow 也是默认采用 Eager 模式来构建我们的模型，这对于一些初学者来说是巨大的福音，而这在TensorFlow1.x时代是没有办法实现的。依托于谷歌强大的影响与号召力，TenorFlow 的用户群体非常巨大，而且使用 TensorFlow 得到的训练结果非常优秀，对于机器学习的初学者来说，这确实是一件不可多得的珍宝。