基于Tensorflow模型的深度学习算法在故障识别应用项目招标


TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

轻松地构建模型

TensorFlow 提供多个抽象级别,因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型,该 API 让您能够轻松地开始使用 TensorFlow 和机器学习。

如果您需要更高的灵活性,则可以借助即刻执行环境进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务,您可以使用 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。

随时随地进行可靠的机器学习生产

TensorFlow 始终提供直接的生产途径。不管是在服务器、边缘设备还是网络上,TensorFlow 都可以助您轻松地训练和部署模型,无论您使用何种语言或平台。

如果您需要完整的生产型机器学习流水线,请使用 TensorFlow Extended (TFX)。要在移动设备和边缘设备上进行推断,请使用 TensorFlow Lite。请使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 环境中训练和部署模型。

强大的研究实验

构建和训练先进的模型,并且不会降低速度或性能。借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能,TensorFlow 可以助您灵活地创建复杂拓扑并实现相关控制。为了轻松地设计原型并快速进行调试,请使用即刻执行环境。

TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统以供您开展实验,包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。