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python编程开发是我们在学习机器学习的时候需要掌握的编程语言之一，下面我们就一起来了解一下，python编程开发常用的开发库都有哪些。
TensorFlow是什么?
如果你目前正在使用Python进行机器学习项目，那么你可能已经听说过这个流行的开源库，即TensorFlow。该库是Google与BrainTeam合作开发的。Google的每一个机器学习应用几乎都有TensorFlow的影子。
TensorFlow的工作方式类似于一个计算库，用于编写设计大量张量运算的新算法。由于神经网络可以很容易地表示为计算图，因此它们可以用TensorFlow作为对张量(Tensor)的一些列操作来实现。此外，张量是表述数据的N维矩阵。
TensorFlow的特点
TensorFlow针对速度进行了优化，并利用XLA等技术实现快速线性代数运算。
1.响应式构造：使用TensorFlow，我们可以轻松地将计算图的每一部分进行可视化，在使用NumPy或SciKit时并没有这个选项。
2.灵活性：TensorFlow的一个非常重要的特性是，它的操作非常灵活。这意味着它实现了模块化，对于你想要使其独立的部分，它可以提供这一选项。
3.易于训练：对于分布式计算，它可以很容易地在CPU上进行训练，也可以在GPU上进行训练。
4.并行化神经网络训练：TensorFlow提供了管道。从某种意义上说，你可以训练多个神经网络和多个GPU，这使得模型在大型系统上非常高效。
5.大型社区：毋庸讳言，因为TensorFlow是由Google开发的，所以有一大群软件工程师在不断改进TensorFlow的稳定性。
6.开源：这个机器学习库好的地方在于它是开源的，所以只要有互联网，任何人都可以使用它。
TensorFlow在哪里使用?
实际上你每天都在使用TensorFlow，但像Google语音搜索或Google相册这样的应用却是间接的。这些应用是使用这个库进行开发的。
在TensorFlow中创建的所有库都是用C和C++编写的。不过，它还有一个复杂的Python前端。你的Python代码将会被编译，然后在使用C和C++构建的TensorFlow分布式执行引擎上执行。
TensorFlow的应用数量实际上是无限的，这就是TensorFlow的美妙之处。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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