tensorflow中國上市公司

① 谷歌正式發布TensorFlow 1.0 它有哪些突出亮點

谷歌終於發布了第一代和第二代Nexus7蜂窩版安卓5.0.2的出廠鏡像。本月月初，谷歌只發布了WiFi版Nexus7(2013)的安卓5.0.2 出廠鏡像。上個月，谷歌則發布了第一代WiFi版Nexus7安卓5.0.2出廠鏡像。所有版本的Nexus7安卓5.0.2的出廠鏡像型號均為LRX22G。 不過需要指出的是，谷歌目前還沒向蜂窩版Nexus7推送安卓5.0.2 OTA更新。因此Nexus7用戶既可以選擇現在刷入該出廠鏡像，率先體驗安卓5.0.2新版系統，也可以耐心等待谷歌方面的推送。

② TensorFlow的優勢和缺點有哪些

TensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大腦項目的深度網路工具庫，一些人認為TensorFlow是借鑒Theano重構的。
Tensorflow一經開源，馬上引起了大量開發者的跟進。Tensorflow廣泛支持包括圖像、手寫字、語音識別、預測和自然語言處理等大量功能。TensorFlow遵循Apache 2.0開源協議。
TensorFlow在2017年2月15號發布了其1.0版本，這個版本是對先前八個不完善版本的整合。以下是TensorFlow取得成功的一些列原因：
TensorFLow提供這些工具：
TensorBroad是一個設計優良的可視化網路構建和展示工具；
TensorFlow Serving通過保持相同的伺服器架構和API，可以方便地配置新演算法和環境。TensorFlow Serving 還提供開箱即用的模型，並且可以輕松擴展以支持其他的模型和數據。
TensorFlow編程介麵包括Python和C++，Java，Go，R和Haskell語言的介面也在alpha版中支持。另外，TensorFlow還支持谷歌和亞馬遜的雲環境。
TensorFlow的0.12版本支持Windows 7, 8， Server 2016系統。由於採用C++ Eigen庫，TensorFlow類庫可以在ARM架構平台上編譯和優化。這意味著你可以不需要額外實現模型解碼器或者Python解釋器就可以在多種伺服器和移動設備上部署訓練好的模型。
TensorFlow提供細致的網路層使用戶可以構建新的復雜的層結構而不需要自己從底層實現它們。子圖允許用戶查看和恢復圖的任意邊的數據。這對復雜計算的Debug非常有用。
分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了並行計算支持，可以讓模型的不同 部分在不同設備上並行訓練。
TensorFlow在斯坦福大學，伯克利學院，多倫多大學和Udacity（2016年3月成立的在線學校）均有教學。
TensorFlow的缺點有：
每個計算流必須構建成圖，沒有符號循環，這樣使得一些計算變得困難；
沒有三維卷積，因此無法做視頻識別；
即便已經比原有版本（0.5）快了58倍，但執行性能仍然不及它的競爭者。

③ tensorflow多久出來的

2016年4月14日，Google發布了分布式TensorFlow。Google的博文介紹了TensorFlow在圖像分類的任務中，在100個GPUs和不到65小時的訓練時間下，達到了78%的正確率。在激烈的商業競爭中，更快的訓練速度是人工智慧企業的核心競爭力。而分布式TensorFlow意味著它能夠真正大規模進入到人工智慧產業中，產生實質的影響。

④ 有人可以介紹一下tensorflow 的版本嗎，tensorflow 向下兼容么

11月5日Google開源了TensorFlow， 11月7日Microsoft開源了DMTK。 兩家巨頭高科技公司相繼爭先恐後的開源人工智慧計算工具包， 目的無非是爭奪用戶資源。 實際上，除了這兩家公司外， 幾年以前已經開源的這種工具包還有很多。 出現個TensorFlow沒。

⑤ tensorflow/models 被移到了tensorflow 1.0 1什麼中

Google發工智能系統盡管市面唯發框架Google發能力強同前Android系統、Map Rece技術其強影響力引領領域發

⑥ 在redhat 環境下裝了tensorflow-gpu 1.3.0 ,提示已經安裝成功，運行import tensorflow as tf 報錯

首先下載anaconda在此需要記住,安裝的是4.2版本,4.3的話,會有很多坑,問題無法解決,在這里可以去anaconda官網下載,如果覺得慢的話,可以考慮到清華的anaconda源裡面下載記住anaconda-4.2.1之後進行anaconda的安裝,一路點擊next就可以了,安裝完畢之後,在cmd中輸入python,就可以看到anaconda安裝成功之後用管理員身份運行cmd程序,這里是需要的,避免一些許可權的錯誤安裝pip,到網上去搜索pip的安裝包,解壓縮之後,到目錄下執行pythonsetup.pyinstall,完成安裝,pip版本最好是8.0.1以上的,最好是9.0之後進入到anaconda的安裝目錄中,cdC:\ProgramFiles\Anaconda3,然後開始安裝tensorflowcpu一鍵安裝pipinstall--upgrade--ignore-installedtensorflowgpu版本的pipinstall--upgrade--ignore-installedtensorflow-gpu一般cpu可以直接安裝6之後我們在python環境下輸入importtensorflowastf就可以了執行一些簡單命令了

⑦ tensorflow 學到什麼程度可以找工作

python的基本語法肯定首先要懂
如果是從c或者c++轉過來的，要適應python的風格和很多方便的小技巧
（然而還是改不過來打完if隨手一個括弧2333）
然後感覺numpy是重點，畢竟喂進去的數據都是numpy數組，很多矩陣的操作用numpy就很方便
（甚至用出了matlab的感覺）
然後熟悉tf里常用的函數吧
遇到不知道怎麼用的問網路或者谷哥哥就好
最後要習慣用類來寫，結構化的編程就很方便

⑧ 學習tensorflow，買什麼筆記本好

我這邊不給您具體牌子型號，只告訴你如何選擇。我買筆記本從來都是看配置再看品牌的。r然後用筆記下來，到實體店一個一個找，幾家對比，得出心理價位。
第一，你肯定要買的是近半年內生產的電腦，這樣有利於你5年時間甚至更長時間使用;
第二，你要清楚你能出多少錢，比如2千到3千隻能是低端電腦，4千左右價位能買中端的電腦;
第三，你要考慮自己是否考慮續航時間，考慮續航選擇低電壓(U)的CPU。另外要清楚自己的筆記本是用來做什麼的。如果做設計，視頻等那就應該不考慮CPU後面數字上有個U的筆記本。
第四，你應該要考慮比較好的系列，然後再同款系列中考慮型號。比如四代I5和五代i5比較，你肯定要選擇五代i5,然後在這個系列裡面看型號比較。當然這方法也不全對，畢竟低電壓(CPU帶U字)的五代i5和標壓的五代i3(CPU帶M字)性能差不多。.
第五，你要看看納米數字是多少，納米數字越小，做工精細;
第六，你要看看顯卡階梯圖，再瞧一瞧顯卡的三級緩存，數字越大，越好。對了 如果你只是上網普通娛樂，集成顯卡就行，如果要玩3D游戲，設計等。還是主要考慮獨立顯卡。選擇顯卡比如，N卡和A卡，A卡發熱量大些，作圖專用。如果要長時間運行，比如玩游戲，剪輯，那你就考慮N卡。選擇N卡，比如。740和840這兩個顯卡，第一個數字8大，那就是840效果好點，但是840比740性能只高了百分之五，若740和820比較，很多人誤以為是8好，那就不對，這個反而是740好。
第七，你也要考慮主頻，主頻越高，說明電腦處理速度越快;當然像CPU是低電壓的電腦，你也要關注它的睿頻。
第八，就是你考慮硬碟型號是sata三代，是選擇固態 還是混合，肯定是固態好，不過很多人買較便宜的混合，還要考慮硬碟轉速7200，當然5400也可以;
第九，就是你考慮內存規格和大小，內存規格現在主流是DDR3，性能是DDR2的兩倍；一般32位系統最高支持3.2G內存，64位系統，最好是4G內存。
第十，就是你考慮屏幕選擇尺寸，寬屏16比9 還是16比10等。亮度值越大越好。解析度隨你選擇。最後你看看中關村在線對比筆記本品牌吧。

⑨ tensorflow歷史版本有哪些