升级到Datalab中的Tensorflow 1.4

是指将Datalab环境中的Tensorflow版本升级到1.4版本。Tensorflow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

Tensorflow 1.4版本是Tensorflow框架的一个早期版本，具有以下特点和优势：

1. 支持多种硬件平台：Tensorflow 1.4可以在多种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU（Tensor Processing Unit）。这使得开发者可以根据自己的需求选择合适的硬件加速器来提高模型训练和推理的性能。
2. 强大的分布式训练能力：Tensorflow 1.4引入了分布式训练的功能，可以将训练任务分布到多台机器上进行并行计算，加快训练速度。这对于大规模数据集和复杂模型的训练非常有用。
3. 支持新的机器学习算法：Tensorflow 1.4引入了一些新的机器学习算法和模型，如GAN（生成对抗网络）和Seq2Seq（序列到序列模型）。这些算法和模型可以帮助开发者解决更多的机器学习问题。
4. 更好的性能和稳定性：Tensorflow 1.4对性能和稳定性进行了优化，提供了更高效的计算和更可靠的训练过程。这使得开发者可以更好地利用硬件资源，提高模型的训练和推理速度。

在升级到Datalab中的Tensorflow 1.4之前，建议先备份现有的代码和数据，以防止升级过程中出现意外情况。升级步骤可以参考Tensorflow官方文档或相关教程。

腾讯云提供了一系列与Tensorflow相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、容器服务、机器学习平台等。这些产品可以帮助用户在腾讯云上快速搭建和部署Tensorflow环境，并提供高性能的计算和存储资源。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站或相关文档。

注意：本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。