TensorFlow çapraz platformdur. Neredeyse her şey üzerinde çalışır: mobil ve gömülü platformlar dahil GPU’lar ve CPU’lar ve hatta tensör matematiği yapmak için özel donanım olan tensör işleme üniteleri ( TPU’lar ) henüz yaygın olarak kullanılmıyor ancak son zamanlarda bir alfa programı başlatıldı .

TensorFlow’da desteklenen birçok cihazC ++ ‘da TensorFlow platformu için uygulanan yüksek performanslı bir çekirdek sağlar.

Bunun üzerine Python ve C ++ derin öğrenme modellerinde sık kullanılan katmanlar için daha basit bir arayüz sağlar. Üstüne üstlük bunun da dahil üst düzey API’ler oluşturur.

TensorFlow execution model

Grafikler

Machine learning ile geliştirdiğiniz modellerin birden fazla platforma export edebilirsiniz.

TensorFlow’un şu anki sürümünde bir hesaplama grafiği oluşturabilirsiniz. Grafikte gerçekleştirmek istediğiniz hesaplamayı tam olarak tanımlayan bir veri yapısıdır ve bunun birçok avantajı vardır:

• Grafik hemen çalışır ve daha sonra kullanmak üzere kaydedilir ve birden fazla platformda çalışabilir: CPU’lar, GPU’lar, TPU’lar mobil ve gömülü grafiği oluşturan kodlardan herhangi birine bağlı kalmadan export edebilir.
• Dönüştürülebilir ve optimize edilebilir, çünkü grafik belirli bir platform için daha uygun bir sürüm üretmek için dönüştürülebilir. Ayrıca bellek veya hesaplama optimizasyonları yapılabilir ve aralarında değiş tokuş yapılabilir. Bu örneğin daha büyük makinelerde eğitimden sonra daha hızlı mobil çıkarımın desteklenmesinde yararlıdır.

TensorFlow’un yüksek seviyeli API’leri hesaplama grafikleri ile birlikte aynı çerçevede zengin ve esnek bir geliştirme ortamı sağlar.

Performans ve kıyaslama

TensorFlow sitesinde özellikle performans odaklı geliştiriciler için bilgi içeren bir bölüm var. Optimizasyon genellikle modele özgü olabilir ancak genellikle büyük fark oluşturabilecek bazı genel yönergeler vardır.

TensorFlow hakkında daha fazla bilgi almak için tıklayınız