TensorFlow™は、数値計算のためのオープンソース・ソフトウェア・ライブラリを使用したデータフロー図です。図ノードが演算を表し、グラフのエッジは、これらのノードの間で送信多次元アレイ（テンソル）を表します。

機械学習におけるTensorFlowは、分散システムは、順番に、自然言語処理の分野の基礎となる、学習の価値があります。また、TensorFlowはまだ早期導入の段階で将来のアプリケーションの見通しを使用し、現在も多くの作業が行われるべきです。したがってTensorFlowさらなる研究に値します。

本論文では、MAC 10.13 Pythonの3.6.1バージョン、TensorFlow 1.3バージョン。

紙の概要

Tensorflow

機械学習アルゴリズムを実行している機械学習アルゴリズムとインターフェイスを実装します。

ほとんど変更Tensorflowによって表される計算は、分散システムへの携帯電話から様々な環境で実行します。

Tensorflow汎用性は、それが安価に展開し、維持することを可能にします。

Tensorflowは、機械学習アルゴリズムの研究と生産の様々なサポートしています。

コンセプト

有向グラフ

ノードは、動作の動作例ノードのインスタンスを表します。

エッジ正常縁通常テンソルのアレイは、任意の次元が流れます

特別なエッジ特別なエッジ操作実行終了の原因を示す、制御依存関係に依存する制御され、目標操作を開始することができます。

抽象操作は、計算の操作で、たとえば、名前を持って、追加します。そこの特性は、一般的に多型を達成するために使用されます。

カーネルは、特定のデバイス上で動作し、カーネルを実装しています。

登録機構operatiによって生成Tensorflowバイナリ大きい列が最初TensorFlow使用し、ONとカーネル・セットを他の操作とカーネルリンクと通信することができます。

セッションが他のノードとエッジを追加伸びます

ランターゲットは、所望の変数を得ることである推移閉包を計算し、その依存性は、適切なノードの演算を行います。

マップの図面全体または一部を実行するために実行して複数回実行し、1つのセッションのみを作成します。

変数変数は、テンソルはまだ予約し、複数のマップの計算を体験することができます。

実際の使用では、直接の持つ個人pip install tensorflow十分。

今、あなたは、ほとんどで、バグが発生した場合、コードは、非常にアクティブであることをhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/issuesソリューションを探します。