tensorflow中国上市公司

① 谷歌正式发布TensorFlow 1.0 它有哪些突出亮点

谷歌终于发布了第一代和第二代Nexus7蜂窝版安卓5.0.2的出厂镜像。本月月初，谷歌只发布了WiFi版Nexus7(2013)的安卓5.0.2 出厂镜像。上个月，谷歌则发布了第一代WiFi版Nexus7安卓5.0.2出厂镜像。所有版本的Nexus7安卓5.0.2的出厂镜像型号均为LRX22G。 不过需要指出的是，谷歌目前还没向蜂窝版Nexus7推送安卓5.0.2 OTA更新。因此Nexus7用户既可以选择现在刷入该出厂镜像，率先体验安卓5.0.2新版系统，也可以耐心等待谷歌方面的推送。

② TensorFlow的优势和缺点有哪些

TensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大脑项目的深度网络工具库，一些人认为TensorFlow是借鉴Theano重构的。
Tensorflow一经开源，马上引起了大量开发者的跟进。Tensorflow广泛支持包括图像、手写字、语音识别、预测和自然语言处理等大量功能。TensorFlow遵循Apache 2.0开源协议。
TensorFlow在2017年2月15号发布了其1.0版本，这个版本是对先前八个不完善版本的整合。以下是TensorFlow取得成功的一些列原因：
TensorFLow提供这些工具：
TensorBroad是一个设计优良的可视化网络构建和展示工具；
TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境。TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据。
TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java，Go，R和Haskell语言的接口也在alpha版中支持。另外，TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境。
TensorFlow的0.12版本支持Windows 7, 8， Server 2016系统。由于采用C++ Eigen库，TensorFlow类库可以在ARM架构平台上编译和优化。这意味着你可以不需要额外实现模型解码器或者Python解释器就可以在多种服务器和移动设备上部署训练好的模型。
TensorFlow提供细致的网络层使用户可以构建新的复杂的层结构而不需要自己从底层实现它们。子图允许用户查看和恢复图的任意边的数据。这对复杂计算的Debug非常有用。
分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行计算支持，可以让模型的不同 部分在不同设备上并行训练。
TensorFlow在斯坦福大学，伯克利学院，多伦多大学和Udacity（2016年3月成立的在线学校）均有教学。
TensorFlow的缺点有：
每个计算流必须构建成图，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；
没有三维卷积，因此无法做视频识别；
即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。

③ tensorflow多久出来的

2016年4月14日，Google发布了分布式TensorFlow。Google的博文介绍了TensorFlow在图像分类的任务中，在100个GPUs和不到65小时的训练时间下，达到了78%的正确率。在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式TensorFlow意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中，产生实质的影响。

④ 有人可以介绍一下tensorflow 的版本吗，tensorflow 向下兼容么

11月5日Google开源了TensorFlow， 11月7日Microsoft开源了DMTK。 两家巨头高科技公司相继争先恐后的开源人工智能计算工具包， 目的无非是争夺用户资源。 实际上，除了这两家公司外， 几年以前已经开源的这种工具包还有很多。 出现个TensorFlow没。

⑤ tensorflow/models 被移到了tensorflow 1.0 1什么中

Google发工智能系统尽管市面唯发框架Google发能力强同前Android系统、Map Rece技术其强影响力引领领域发

⑥ 在redhat 环境下装了tensorflow-gpu 1.3.0 ,提示已经安装成功，运行import tensorflow as tf 报错

首先下载anaconda在此需要记住,安装的是4.2版本,4.3的话,会有很多坑,问题无法解决,在这里可以去anaconda官网下载,如果觉得慢的话,可以考虑到清华的anaconda源里面下载记住anaconda-4.2.1之后进行anaconda的安装,一路点击next就可以了,安装完毕之后,在cmd中输入python,就可以看到anaconda安装成功之后用管理员身份运行cmd程序,这里是需要的,避免一些权限的错误安装pip,到网上去搜索pip的安装包,解压缩之后,到目录下执行pythonsetup.pyinstall,完成安装,pip版本最好是8.0.1以上的,最好是9.0之后进入到anaconda的安装目录中,cdC:\ProgramFiles\Anaconda3,然后开始安装tensorflowcpu一键安装pipinstall--upgrade--ignore-installedtensorflowgpu版本的pipinstall--upgrade--ignore-installedtensorflow-gpu一般cpu可以直接安装6之后我们在python环境下输入importtensorflowastf就可以了执行一些简单命令了

⑦ tensorflow 学到什么程度可以找工作

python的基本语法肯定首先要懂
如果是从c或者c++转过来的，要适应python的风格和很多方便的小技巧
（然而还是改不过来打完if随手一个括号2333）
然后感觉numpy是重点，毕竟喂进去的数据都是numpy数组，很多矩阵的操作用numpy就很方便
（甚至用出了matlab的感觉）
然后熟悉tf里常用的函数吧
遇到不知道怎么用的问网络或者谷哥哥就好
最后要习惯用类来写，结构化的编程就很方便

⑧ 学习tensorflow，买什么笔记本好

我这边不给您具体牌子型号，只告诉你如何选择。我买笔记本从来都是看配置再看品牌的。r然后用笔记下来，到实体店一个一个找，几家对比，得出心理价位。
第一，你肯定要买的是近半年内生产的电脑，这样有利于你5年时间甚至更长时间使用;
第二，你要清楚你能出多少钱，比如2千到3千只能是低端电脑，4千左右价位能买中端的电脑;
第三，你要考虑自己是否考虑续航时间，考虑续航选择低电压(U)的CPU。另外要清楚自己的笔记本是用来做什么的。如果做设计，视频等那就应该不考虑CPU后面数字上有个U的笔记本。
第四，你应该要考虑比较好的系列，然后再同款系列中考虑型号。比如四代I5和五代i5比较，你肯定要选择五代i5,然后在这个系列里面看型号比较。当然这方法也不全对，毕竟低电压(CPU带U字)的五代i5和标压的五代i3(CPU带M字)性能差不多。.
第五，你要看看纳米数字是多少，纳米数字越小，做工精细;
第六，你要看看显卡阶梯图，再瞧一瞧显卡的三级缓存，数字越大，越好。对了 如果你只是上网普通娱乐，集成显卡就行，如果要玩3D游戏，设计等。还是主要考虑独立显卡。选择显卡比如，N卡和A卡，A卡发热量大些，作图专用。如果要长时间运行，比如玩游戏，剪辑，那你就考虑N卡。选择N卡，比如。740和840这两个显卡，第一个数字8大，那就是840效果好点，但是840比740性能只高了百分之五，若740和820比较，很多人误以为是8好，那就不对，这个反而是740好。
第七，你也要考虑主频，主频越高，说明电脑处理速度越快;当然像CPU是低电压的电脑，你也要关注它的睿频。
第八，就是你考虑硬盘型号是sata三代，是选择固态 还是混合，肯定是固态好，不过很多人买较便宜的混合，还要考虑硬盘转速7200，当然5400也可以;
第九，就是你考虑内存规格和大小，内存规格现在主流是DDR3，性能是DDR2的两倍；一般32位系统最高支持3.2G内存，64位系统，最好是4G内存。
第十，就是你考虑屏幕选择尺寸，宽屏16比9 还是16比10等。亮度值越大越好。分辨率随你选择。最后你看看中关村在线对比笔记本品牌吧。

⑨ tensorflow历史版本有哪些