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TensorFlow的主要特性包括:
强大的计算能力:TensorFlow使用数据流图来表示计算,可以高效地利用多核CPU和GPU进行并行计算。
灵活性:TensorFlow支持动态图和静态图两种模式,用户可以根据需要选择合适的模式进行开发。
大规模计算:TensorFlow可以轻松地扩展到大规模的计算集群上,并支持分布式计算。
自动求导:TensorFlow可以自动计算梯度,方便用户进行梯度下降等优化算法。
高效的模型部署:TensorFlow支持将训练好的模型部署到移动设备、嵌入式系统和云端等各种平台上。
丰富的工具支持:TensorFlow提供了丰富的工具支持,包括TensorBoard可视化工具、TF-Prof性能分析工具等,方便用户进行模型训练和调试。