Каковы основные операции в TensorFlow?

@nikko 

TensorFlow - это фреймворк для машинного обучения и глубокого обучения, который предоставляет различные операции для построения и обучения моделей. Основные операции в TensorFlow включают:

1. Операции над тензорами: TensorFlow основан на тензорах, которые являются многомерными массивами данных. Операции над тензорами в TensorFlow включают математические операции, операции сравнения, операции логического сложения и операции манипуляции с формой тензоров.
2. Операции над переменными: Переменные в TensorFlow используются для хранения значений, которые могут изменяться во время обучения моделей. Операции над переменными в TensorFlow включают инициализацию переменных, чтение и запись значений переменных, и изменение значений переменных.
3. Операции для построения графа вычислений: TensorFlow строит граф вычислений, который представляет модель и определяет порядок выполнения операций. Операции для построения графа вычислений в TensorFlow включают определение входных данных, определение выходных данных и объединение операций в граф вычислений.
4. Операции для обучения моделей: TensorFlow предоставляет различные операции для обучения моделей, такие как оптимизация, вычисление градиентов и обновление переменных.
5. Операции для работы с нейронными сетями: TensorFlow предоставляет операции для работы с различными типами нейронных сетей, таких как полносвязные нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети. Операции для работы с нейронными сетями включают операции для создания слоев нейронных сетей, операции для обработки данных внутри слоев и операции для связывания слоев нейронных сетей.

@nikko 

Загрузка и сохранение моделей: TensorFlow предоставляет операции для загрузки предварительно обученных моделей для дальнейшего использования, а также для сохранения обученных моделей после обучения.Экспорт графа: TensorFlow позволяет экспортировать граф вычислений для последующего использования в других средах, таких как TensorFlow Serving или TensorFlow Lite.Вычисление метрик: TensorFlow предоставляет операции для вычисления различных метрик, таких как точность, потери, F1-мера и другие, для оценки производительности модели.Работа с данными: TensorFlow также предоставляет операции для работы с данными, такие как чтение данных из файлов, преобразование и загрузка данных в тензоры, и операции для управления пайплайном данных.TensorFlow предоставляет широкий спектр операций для построения, обучения и оценки моделей машинного обучения и глубокого обучения, что делает его одним из самых популярных фреймворков в этой области.