TensorFlow支持通过tf.graph（）函数来生成新的计算图。有效地整理TensorFlow中的资源同样也是计算图的重要功能之一。在TensorFlow程序中，所有数据都可以通过张量的形式来表示。每一个张量都有一个唯一的张量类型，在对张量进行运算前，TensorFlow首先会对张量进行类型检查，当发现类型不匹配时就会保存。运行模型会话是拥有并管理TensorFlow程序运行时所有资源的概念，是TensorFlow的运行模型。......
2023-06-28
TensorFlow架构图解析
【摘要】：TensorFlow的架构图如图8-5所示。TensorFlow分布式执行引擎：在深度学习中，最花时间的就是模型的训练，尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练，需要数天乃至数周之久，TensorFlow具备分布式计算能力，可同时在数百台机器上执行训练模型，大幅缩短模型训练的时间。
TensorFlow的架构图如图8-5所示。
处理器：TensorFlow可以在CPU、GPU、TPU中执行。
平台：TensorFlow具备跨平台能力，可以在目前主流的平台执行。
TensorFlow分布式执行引擎（distributed execution engine）：在深度学习中，最花时间的就是模型的训练，尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练，需要数天乃至数周之久，TensorFlow具备分布式计算能力，可同时在数百台机器上执行训练模型，大幅缩短模型训练的时间。
前端程序语言：TensorFlow可以使用多种前端语言，例如Python、C++等，但对Python的支持是最好的，Python具有程序代码简明、易学习、高生产力的特质，面向对象、函数式的动态语言，应用非常广泛。
图8-5 TensorFlow架构图
高级API：TensorFlow是比较低级的深度学习API，所以用程序设计模型时必须自行设计（张量乘积、卷积等底层操作），好处是我们可以自行设计各种深度学习模型，但是缺点是开发时需要编写更多的程序代码，并且需要花更多的时间，所以网上的开发社区以TensorFlow为底层开发很多高级的深度学习API，例如Keras、TF-Learn、TF-Slim、TF-Layer等，这样让开发者使用更简洁、更可读性的程序代码就可以构建出各种复杂的深度学习模型。
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2023-06-28
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2023-08-25
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2023-08-28
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2023-08-25
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2023-06-30
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2023-11-21
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