TensorFlow是一个免费和开源的机器学习技术编程库。它往往被用于一系列的工作中，但是它特别关注深刻的大脑网络的训练和推导。
TensorFlow可以在许多CPU和GPU上运行。TensorFlow可以在64位的Linux，macOS，Windows，以及包括Android和iOS的移动计算平台上使用。
为什么是TensorFlow？
TensorFlow是一个从开始到结束的机器学习的开源平台。
它有一个完整的、适应性强的仪器、库和局域资源的环境，允许科学家推动ML的前沿，设计师有效地制造和传达ML控制的应用程序。有了TensorFlow，建立和训练ML模型很简单，应该可以通过利用自然的重要级别的API，如Keras，并有令人兴奋的执行力，这使得肯定的模型强调和简单的调试。
无论我们使用哪种语言，人们无疑可以在云端、内部、浏览器或设备上训练和传递模型。TensorFlow模型同样可以在Google云机器学习引擎中运行，不需要传统的计算机平台。
TensorFlow架构。
TensorFlow Serving是一个适应性强、性能优越的机器学习模型展示服务框架，旨在为创建条件。TS使得发送新的计算和测试变得简单，同时保持类似的服务器设计和API。它提供了与TensorFlow模型的速率外集成，但可以有效地扩展到为不同种类的模型服务。
服务器是TensorFlow服务中的重点考虑因素。服务器是客户用来执行计算的基本对象。TensorFlow Serving将一个模型作为至少一个Servables来处理。一个机器学习的模型可能包含至少一个计算和查询或插入表。
TensorFlow的优势。
(1) 数据可视化
如果寻找一种优越的方法，以其图形化的方式可视化信息，那么TensorFlow就是响应。TensorBoard提供了机器学习试验和错误所需的可视化和工具。它同样允许在TensorBoard的协助下对中心进行简单的调试。
TensorBoard支持以下分析测量，可视化模型，剖析ML程序，可视化超参数调整调查，以及更多。TensorBoard，TensorFlow的可视化工具库，经常被专家和工程师用来可视化和理解他们的ML测试。
(2) 谷歌云功能
TensorFlow企业版包含了深度学习虚拟机（GA）和深度学习容器（Beta），这简化了它的开始和扩展。TensorFlow企业提供了一个类似的增强的遭遇和事业级的亮点，跨越谷歌云监督服务，如Kubernetes引擎和AI平台。
任何转型阶段，从改进到组织，谷歌云在TensorFlow上提供了一个开始到结束的工作流程。TensorFlow是一个用于训练和推导深度学习模型的布局系统。
谷歌云功能提供了一个有用的、通用的和经济的方法来运行谷歌云基础内的推理，并允许运行该系统的最新版本。
(3) TensorFlow图形
TensorFlow在不同领域的演示，如图片识别、语音识别、运动识别、时间序列等，从而满足客户的需求。
TensorFlow Graphics旨在通过提供一堆可区分的设计层和3D观察器功能，使有用的插图工作广泛地开放给本地，这些功能可以在AI和ML中使用，以加速和改变企业的发展。TensorFlow图形伴随着一个TensorBoard模块，以智能地可视化三维网络和点云。
毫不含糊地将数学先验和约束建模到大脑网络中，为设计开辟了一条道路，可以以自我管理的方式进行强大、有效的训练，而且更重要的是。
(4) 工具和支持
TensorFlow提供了不同的工具，每个工具都有其动机。像CoLab，TensorBoard，ML Perf，TensorFlow Playground和MLIR这样的工具被用来加速TensorFlow的工作进程。
TensorFlow是一个本地区域驱动的项目。TensorFlow人组基地从地球的一边到另一边。惊人的人民团体协助设计者更快地获得信息，并在这个动态的推进空间中获得畅通。
(5) 强大的库
TensorFlow为广泛的任务提供了一个巨大的能力库–文本、图像、表格、视频，等等。它同样也提供了一些额外的库和资源，以便将创建模型发送到任何地方。
TensorFlow提供了一个简单和适应性强的模型构建经验，适合专家和新手使用。像Keras和Estimators这样的无可否认的级别的库的整合，简化了新手对基于大脑网络的模型的一切滚动。
由于工作模型的并行性，TensorFlow作为一个设备增速库跟踪其使用。调查库，利用TensorFlow构建进步的模型或方法，并访问扩展TensorFlow的领域明确的应用捆绑。
Moon Technolabs如何提供最恒定的ML和AI解决方案？
(1) 数据科学和探索
调查数据的最大容量并批准商业想法。我们有成就的数据科学小组调查数据，并在真正想要测试一个理论、研究一个原始方法和建立一个解决方案模型时提供支持。
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从感官数据的组合中获得快速的知识位和优势。我们的解决方案在感官数据上归零，允许我们获得更多关于系统的数据，分解行为，识别违规行为，甚至预知场合和发生。
(3) 计算机视觉
取代或提升物理工作，并使依赖视觉评估的过程机器人化。我们的计算机视觉解决方案使图片/视频对象定位、对象排列、对象跟踪或三维再现成为可能。
(4) 预知的维护和状态检查
告别接受性的和昂贵的预防性维护。我们的状态观察解决方案对机器的情况有充分的了解。我们的预见性维护解决方案使我们能够准备并远离不可预见的费用。
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用人工智能的方法使流程机械化并传播智能。我们开发的解决方案，授权精明的自动化，减少了人类对多余任务的需求，并允许提供更快、更多的服务。
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在Moon Technolabs，ML和AI是业务发展的目标。
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