TensorFlow 为何如此受欢迎以及 TensorFlow 的功能
TensorFlow 是一个开源机器学习框架，它通过提供高级 API 来帮助开发模型和训练预训练模型。TensorFlow 是一个端到端平台，可以轻松构建和部署机器学习模型。无论是新手还是专家，TensorFlow 都能轻松创建适用于云端、桌面、移动端和 Web 平台的机器学习模型。
TensorFlow 的功能
现在让我们了解 TensorFlow 的功能，这些功能也解释了它为何如此受欢迎
轻松构建和训练模型
TensorFlow 提供多个抽象级别，方便您快速选择合适的级别。使用高级 Keras API 构建和训练模型，让 TensorFlow 和机器学习入门变得轻松。 Eager Execution 可实现即时迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务，可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练，而无需更改模型定义。
TensorFlow Serving
TensorFlow Serving 是一款灵活且高性能的机器学习模型服务系统，专为生产环境而设计。它能够在世界上最先进的处理器(包括 Google 定制的张量处理单元 (TPU))上以生产规模运行机器学习模型。
TensorFlow Extended
TensorFlow Extended (TFX) 是一个用于部署生产机器学习流水线的端到端平台。如果您需要完整的生产机器学习流水线，请使用 TensorFlow Extended
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite 是一个移动库，用于在移动设备、微控制器和其他边缘设备上部署模型。如需在移动设备和边缘设备上运行推理，请使用 TensorFlow Lite。
TensorFlow.js
使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 环境中训练和部署模型。TensorFlow.js 是一个用于 JavaScript 机器学习的库。您可以使用 JavaScript 开发机器学习模型，并直接在浏览器或 Node.js 中使用机器学习。
最先进的模型
在不牺牲速度或性能的情况下构建和训练最先进的模型。 TensorFlow 为您提供 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能，让您能够轻松创建复杂的拓扑结构。
强大的附加库生态系统
TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT，供您进行实验。
强大的机器学习生产环境
TensorFlow 提供直接的生产路径。无论您使用哪种语言或平台，TensorFlow 都能让您轻松训练和部署模型。
