Tensorflow 가 오픈소스를 하자, 즉시 많은 개발자를 끌어들여 후속 조치를 취했다. Tensorflow 는 이미지, 필기, 음성 인식, 예측 및 자연어 처리 등 다양한 기능을 광범위하게 지원합니다. TensorFlow 는 Apache 2.0 오픈 소스 프로토콜을 따릅니다.
TensorFlow 는 20 17 년 2 월 5 일 1.0 버전을 발표했으며, 이전 8 개 불완전한 버전에 대한 통합입니다. 다음은 TensorFlow 가 성공한 몇 가지 이유입니다.
TensorFLow 는 다음과 같은 도구를 제공합니다.
TensorBroad 는 잘 설계된 시각화 네트워크 구축 및 디스플레이 도구입니다.
TensorFlow Serving 은 동일한 서버 아키텍처와 API 를 유지 관리하여 새로운 알고리즘과 환경을 쉽게 구성할 수 있습니다. 또한 TensorFlow 서비스는 추가 모델 및 데이터를 지원하도록 쉽게 확장할 수 있는 즉시 사용 가능한 모델을 제공합니다.
알파 버전은 또한 파이썬과 C++, alpha, Go, r 및 Haskell 언어를 포함한 TensorFlow 프로그래밍 인터페이스를 지원합니다. 또한 TensorFlow 는 Google 과 Amazon 의 클라우드 환경도 지원합니다.
Tensor flow 버전 0.12 는 Windows 7, 8 및 Server 20 16 시스템을 지원합니다. C++ 기능 라이브러리가 채택됨에 따라 TensorFlow 클래스 라이브러리는 ARM 스키마 플랫폼에서 최적화를 컴파일할 수 있습니다. 즉, 모델 디코더나 파이썬 인터프리터를 추가로 구현할 필요 없이 다양한 서버 및 모바일 장치에 훈련된 모델을 배포할 수 있습니다.
TensorFlow 는 상세한 네트워크 계층을 제공하므로 사용자는 기본 계층에서 구현할 필요 없이 새롭고 복잡한 계층 구조를 구축할 수 있습니다. 하위 그래프를 사용하면 그림의 모든 측면에서 데이터를 보고 복원할 수 있습니다. 이 기능은 복잡한 계산을 디버깅하는 데 유용합니다.
Distributed TensorFlow 는 버전 0.8 에 출시되어 병렬 컴퓨팅 지원을 제공하므로 모델의 여러 부분을 서로 다른 장치에서 동시에 교육할 수 있습니다.
TensorFlow 는 스탠포드 대학, 버클리 대학, 토론토 대학, Uda City(2065 438+2006 년 3 월에 설립된 인터넷 학교) 에서 교직을 맡았습니다.
TensorFlow 에는 다음과 같은 단점이 있습니다.
각 계산 프로세스는 기호 루프가 없는 다이어그램으로 구성되어야 하므로 일부 계산이 어려워집니다.
3 차원 컨볼 루션 없이는 비디오 인식을 할 수 없습니다.
원래 버전 (0.5) 보다 58 배 빠르지만 실행 성능은 여전히 경쟁사보다 못하다.