@eudora
TensorFlow - это система открытого исходного кода для машинного обучения, разработанная компанией Google. Основные компоненты TensorFlow включают в себя:
- TensorFlow Core: Основной компонент библиотеки, предоставляющий инструменты для создания графов вычислений и выполнения операций над тензорами (многомерными массивами) в этих графах. TensorFlow Core также обеспечивает низкоуровневое API для разработки моделей машинного обучения.
- TensorFlow Estimator: Высокоуровневый API, упрощающий создание, обучение и оценку моделей машинного обучения. Estimator предоставляет реализации различных алгоритмов машинного обучения и упрощает процесс обучения моделей на больших наборах данных.
- TensorFlow Dataset: API для чтения, предобработки и подготовки данных, используемых для обучения моделей машинного обучения. Этот компонент позволяет эффективно работать с данными и загружать их в модели TensorFlow.
- TensorFlow Serving: Серверная часть TensorFlow, предназначенная для развертывания обученных моделей машинного обучения в продакшене. TensorFlow Serving обеспечивает удобные средства для создания и управления API для взаимодействия с моделями.
- TensorFlow Lite: Легковесная версия TensorFlow, оптимизированная для выполнения на мобильных и встроенных устройствах, где ресурсы ограничены. TensorFlow Lite позволяет развертывать модели машинного обучения на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.
- TensorFlow.js: Версия TensorFlow для выполнения моделей машинного обучения в браузере или на сервере с помощью JavaScript. TensorFlow.js позволяет создавать и обучать модели машинного обучения непосредственно в браузере и взаимодействовать с ними через веб-технологии.
Каждый из этих компонентов играет свою роль в разработке, обучении, развертывании и выполнении моделей машинного обучения с использованием TensorFlow.