TensorFlow 包含以下特性：
-
训练流程
-
数据的处理 ：使用 tf.data 和 TFRecord 可以高效地构建和预处理数据集，构建训练数据流。同时可以使用 TensorFlow Datasets 快速载入常用的公开数据集。
-
模型的建立与调试 ：使用即时执行模式和著名的神经网络高层 API 框架 Keras，结合可视化工具 TensorBoard，简易、快速地建立和调试模型。也可以通过 TensorFlow Hub 方便地载入已有的成熟模型。
-
模型的训练 ：支持在 CPU、GPU、TPU 上训练模型，支持单机和多机集群并行训练模型，充分利用海量数据和计算资源进行高效训练。
-
模型的导出 ：将模型打包导出为统一的 SavedModel 格式，方便迁移和部署。
-
-
部署流程
-
服务器部署 ：使用 TensorFlow Serving 在服务器上为训练完成的模型提供高性能、支持并发、高吞吐量的 API。
-
移动端和嵌入式设备部署 ：使用 TensorFlow Lite 将模型转换为体积小、高效率的轻量化版本，并在移动端、嵌入式端等功耗和计算能力受限的设备上运行，支持使用 GPU 代理进行硬件加速，还可以配合 Edge TPU 等外接硬件加速运算。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-506756.html
-
网页端部署 ：使用 TensorFlow.js，在网页端等支持 JavaScript 运行的环境上也可以运行模型&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506756.html
-
到了这里，关于tensorflow2基础的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
