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法律研究TensorFlow 為什麼如此受歡迎以及 TensorFlow 的特性
TensorFlow 是一個開源的機器學習框架，它透過提供高階 API 來幫助開發模型、訓練預訓練模型。TensorFlow 是一個端到端的平臺，可以輕鬆構建和部署機器學習模型。TensorFlow 使新手和專家都能輕鬆地為雲、桌面、移動和 Web 建立機器學習模型。
TensorFlow 的特性
現在讓我們看看 TensorFlow 的特性，這些特性也解釋了它為什麼如此受歡迎。
輕鬆構建和訓練模型
TensorFlow 提供多個抽象級別，以便您可以快速選擇正確的級別。使用高階 Keras API 構建和訓練模型，這使得開始使用 TensorFlow 和機器學習變得容易。急切執行允許立即迭代和直觀的除錯。對於大型 ML 訓練任務，請使用分散式策略 API 在不同的硬體配置上進行分散式訓練，而無需更改模型定義。
TensorFlow Serving
TensorFlow Serving 是一個靈活且高效能的機器學習模型服務系統，專為生產環境而設計。它在世界上最先進的處理器上以生產規模執行 ML 模型，包括 Google 的定製張量處理單元 (TPU)。
TensorFlow Extended
TensorFlow Extended (TFX) 是一個用於部署生產機器學習管道的端到端平臺。如果您需要完整的生產 ML 管道，請使用 TensorFlow Extended。
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite 是一個移動庫，用於在移動裝置、微控制器和其他邊緣裝置上部署模型。要執行移動和邊緣裝置上的推理，請使用 TensorFlow Lite。
TensorFlow.js
使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 環境中訓練和部署模型。TensorFlow.js 是一個用於 JavaScript 中機器學習的庫。在 JavaScript 中開發 ML 模型，並在瀏覽器或 Node.js 中直接使用 ML。
最先進的模型
構建和訓練最先進的模型，而不會犧牲速度或效能。TensorFlow 透過 Keras 函式式 API 和模型子類化 API 等功能為您提供控制權，以便建立複雜的拓撲結構。
強大的附加庫生態系統
TensorFlow 還支援強大的附加庫和模型生態系統以供實驗，包括 Ragged 張量、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。
強大的 ML 生產
TensorFlow 提供了一條通往生產的直接路徑。即使是在伺服器、邊緣裝置或 Web 上，TensorFlow 也允許您輕鬆地訓練和部署您的模型，無論您使用什麼語言或平臺。
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