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TensorFlow的主要特点是:
- 灵活性:TensorFlow可以在不同的硬件设备上运行,包括CPU、GPU和TPU,支持分布式计算,可以在多个设备上并行训练和推理模型。
- 高性能:TensorFlow使用计算图的方式来定义和优化计算过程,可以自动进行计算图的优化和并行化,从而提高模型的训练和推理速度。
- 强大的可扩展性:TensorFlow具有丰富的API和工具,可以方便地构建各种类型的神经网络模型,并且可以在模型中使用自定义的操作和损失函数。
- 跨平台支持:TensorFlow可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux和macOS,同时还可以在移动设备和嵌入式系统上运行。
- 社区支持:TensorFlow拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区,可以分享和交流最新的研究成果和应用案例,提供丰富的资源和支持。