本月，来自Google的开源机器学习和深度学习框架TensorFlow5岁了。最受欢迎的ML框架的五个原因”>TensorFlowGoogleTensorFlow已在短时间内成为最受欢迎的机器学习工具和框架。它在ML工程师和开发人员中享有巨大的人气。根据HackerNews招聘趋势，2020年5月，TensorFlow工作需求量很大。ML框架最受欢迎的五个原因”>黑客新闻趋势数据来自：hackernewsStackOverflow向我们指出了类似的趋势，TensorFlow正在以惊人的速度增长。最受欢迎的ML框架的五个原因”>StackOverflow以下是TensorFlow受欢迎的五个原因。1.开发人员可用的最普遍的AI平台。TensorFlow是唯一可用于运行机器学习模型的框架从云端到最小的微控制器设备.使用TensorFlow训练的模型可以针对CPU和GPU进行优化，从x86到ARM64，从NVIDIAGPU到GoogleTPU，模型支持多种架构，使用TensorFlowLite，同一个模型可以针对手机，IoT设备，边缘计算环境。这使得训练模型一次并将其部署到Android手机、RaspberryPi、JetsonNano、EdgeTPU甚至ESP32微控制器成为可能。TensorFlow.js是一个基于JavaScript的框架，用于在浏览器中运行机器学习模型。任何现代浏览器都可以在不修改代码的情况下运行TensorFlow模型。TensorFlow的无处不在是ML从业者喜欢它的原因之一。2.TensorFlowisman由主流公共云老化MLPaaS的一部分。TensorFlow是公共云平台不可或缺的一部分。它为计算机视觉、自然语言处理、个性化和推荐服务的API提供支持。主流机器学习平台即服务(PaaS)产品对TensorFlowBroad支持产生积极影响。AmazonSageMaker、AzureML、GoogleAIPlatform和IBMWatsonMachineLearning都将TensorFlow与其平台紧密集成。最受欢迎的ML框架的五个原因》>AndyJassy，AWSCEO在re:Invent2019上，AWSCEOAndyJassy宣称85%的TensorFlow运行在AWS上，这说明了它的受欢迎程度3.Keras+TensorFlow是一个强大的组合对于一个普通的ML从业者来说，TensorFlow的初始版本很难学习和实现。它被视为一个科学计算工具包，具有处理极端并行性和高性能的计算研究项目。在TensorFlow2.0中，该工具包采用了流行的Keras框架，以其简单直观的方法而闻名。这是意料之中的，因为Keras创始人Fran?oisChollet在加入Google后立即引入了TensorFlow。TensorFlow和Keras的致命组合为构建复杂的深度学习模型提供了强大而简单的功能。4.广泛对工具和集成的支持。TensorFlow不仅仅是一个机器学习框架或工具包。它本质上是一个管理实体的平台人工智能应用的生命周期。它与PyCharm等PythonIDE的集成使其可供大量开发人员使用。TensorBoard等工具可以帮助工程师深入了解训练过程，从而帮助他们调整模型。NVIDIA与英特尔和TensorFlow社区合作，通过TensorRT和OpenVINO工具包为各自的处理器优化模型。TensorFlowServing解决了模型的部署和托管。通过与Kubeflow的紧密集成，Kubernetes生态系统正在利用容器的规模来训练和推断TensorFlow模型。5.谷歌研发支持最后，TensorFlow是谷歌的重点项目。它已投资数百万美元进行研发，以推进机器学习并将这些功能引入TensorFlow。谷歌正在其许多产品和服务中使用TensorFlow，包括GoogleAssistant、Nest、Android等。TensorFlow是谷歌云人工智能平台的关键差异化因素之一，它以认知服务的形式提供端到端的功能和托管MLPaaS。TensorFlowonMachine在学习和人工智能的发展中发挥了至关重要的作用。感谢TensorFlow为开发者赋能和支持。周年快乐！
