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法律研究什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？
Tensorflow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用来实现算法、深度学习应用程序等等。
TensorFlow 用于研究和生产目的，并具有有助于快速执行复杂数学运算的优化技术。这是因为它使用了 NumPy 和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它具有高度可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用 GPU 计算并自动管理资源。它附带大量机器学习库，并且得到良好的支持和记录。
该框架能够运行深度神经网络模型、训练它们以及创建预测相应数据集相关特征的应用程序。 “tensorflow”包可以使用以下代码行在 Windows 上安装
pip install tensorflow
张量是 TensorFlow 中使用的数据结构。它有助于连接流图中的边。此流图称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。它们可以使用三个主要属性来识别
- 秩：它说明了张量的维数。可以理解为张量的阶数或已定义的张量中维数的数量。
- 类型：它说明了与张量元素关联的数据类型。它可以是一维、二维或 n 维张量。
- 形状：它是行数和列数的总和。
Keras 在希腊语中意为“角”。Keras 是作为 ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分开发的。Keras 是一个深度学习 API，它用 Python 编写。它是一个高级 API，具有高效的界面，有助于解决机器学习问题。
它运行在 Tensorflow 框架之上。它的构建是为了帮助快速进行实验。它提供了开发和封装机器学习解决方案必不可少的抽象和构建块。高度可扩展，并具有跨平台功能。这意味着 Keras 可以运行在 TPU 或 GPU 集群上。Keras 模型也可以导出到 Web 浏览器或手机上运行。
Keras 已经存在于 Tensorflow 包中。可以使用以下代码行访问它
import tensorflow from tensorflow import keras
上面，我们导入了 Keras。
更新于： 2021 年 2 月 19 日
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