tensorflow雲算力

A. tensorflow實現了哪些演算法

在這樣的數據流圖中，有四個主要的元素：
* 操作(operations)
* 張量(tensors)
* 變數(variables)
* 會話(sessions)

B. tensorflow分布式訓練在哪可以學到官網沒看到啊

有例子的

C. tensorflow需要什麼樣的雲伺服器

伺服器穩定和性能來說,現在阿里雲好點.騰訊雲,網路雲等性能也都差不多.但是沒有阿里雲的相關服務配套齊全.不過他們的價格相對較貴,最近我在用 小鳥雲
便宜點,價格還是可觀的.穩定性還可以，特別是它的高防雲伺服器，最近都在打折，SSD+DDR4，還免費送抗攻擊容量，看你自己實際情況去選擇了

D. tensorflow能做什麼

1、在營銷上

可口可樂在客戶忠誠度計劃中應用TensorFlow作為營銷手段。可口可樂在瓶蓋背面列印了14位代碼，並創建了一個能使用TensorFlow來輕松識別數字，順利創建購買證明的機器學習系統。至今已經促成16次推廣活動、超過180,000個代碼被掃描。

2、在農業上

荷蘭公司Connecterra運用TensorFlow打造了一款人稱＂奶牛手環＂的穿戴裝置。透過機器學習，Connecterra能夠在問題發生初期就做出診斷、提供建議，助力農夫維持奶牛健康。

這套可以連結到移動應用＂Ida"上的感測器，能分析奶牛的動向，提供農夫關鍵資訊去了解奶牛何時生病、何時需要特別關照、需要何種關照，以便讓奶牛在健康的情況下更好的生產。

3、在電信服務上

中國電信營業廳APP搭建神經網路來學會認識電信充值卡。最終達到在逆光、抖動、數字嚴重遮擋的情況下依然可以輕松識別，模型訓練的成功率為99.3%，完成一次識別耗時0.05秒。

如今在農村／年長人群／2線以下城市，仍有35%的人在進行充值卡充值，平均每天更有高達十幾萬人通過手機APP進行充值卡充值。通過拍照識別充值卡的方式，解決了在互聯網時代被忽略的需求，真正的使AI普惠於民。

4、在移動端應用上

Kika通過TensorFlow Lite做了一個嵌入式的智能手機輸入法，使內存的佔用減少近50%。響應速度提升一倍，語音理解准確度也得到了升級。

新浪移動是另一個例子，他們使用TensorFlow創建了一個系統，讓他們的用戶僅僅通過拍照的形式，就可以識別很多車的品牌。利用TensorFlow，他們的模型體積縮小到四分之一，運算效率提升了4倍，識別准確率提升了85%。

5、其他的例子

利用TensorFlow搭建自己的AI、機器學習平台。比如說京東、騰訊、阿里、網易、美團、小米等公司。他們使用TensorFlow解決了各種不同的問題，從計算機視覺、自然語言處理到推薦預測等等。

6、在環境保護方面

在亞馬遜的熱帶雨林，工程師科學家建立了一個用移動設備的實時檢測和警報系統，來監控樹木的非法砍伐。

7、在醫療領域

在探索如何應用AI使病理學家更好的診斷癌症。

8、在農業領域

IITA基於TensorFlow開發了一套幫助農民檢測及管理蟲害的方案，使5億非洲人民免於蟲災飢荒。

E. 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。

F. anaconda與tensorflow都有演算法，有啥區別啊

1、Anaconda是一個Pathy開發綜合開發，自帶好多第三方包；
2、Tensorflow只是一個第三方開發智能演算法包，可以在Pathy中運行。

G. tensorflow是否安裝成功了

H. 如何用阿里雲運行tensorflow

就是按照tensorflow的庫，應該編譯的時候設定lib目錄以及頭文件路徑，鏈接的時候連上就完了。

I. 深度學習 tensorflow代碼怎麼讀

如何高效的學習 TensorFlow 代碼? 目前TensorFlow代碼已超過40w行，從代碼量上來看，絕不是一個能夠迅速上手的小項目。所以，想要精通TensorFlow的同學需要做好心理准備。 對於想要學習TensorFlow（以下簡稱TF）的人，根據目的不同，可以簡單分...

J. 請問Tensorflow怎麼實現求和

a=tf.Variable(tf.zeros(1))
a=tf.assign_add(a,tf.ones(1))

sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variable_initializer())
foriinrange(1000):
print(sess.run(a))