tensorflow云算力

A. tensorflow实现了哪些算法

在这样的数据流图中，有四个主要的元素：
* 操作(operations)
* 张量(tensors)
* 变量(variables)
* 会话(sessions)

B. tensorflow分布式训练在哪可以学到官网没看到啊

有例子的

C. tensorflow需要什么样的云服务器

服务器稳定和性能来说,现在阿里云好点.腾讯云,网络云等性能也都差不多.但是没有阿里云的相关服务配套齐全.不过他们的价格相对较贵,最近我在用 小鸟云
便宜点,价格还是可观的.稳定性还可以，特别是它的高防云服务器，最近都在打折，SSD+DDR4，还免费送抗攻击容量，看你自己实际情况去选择了

D. tensorflow能做什么

1、在营销上

可口可乐在客户忠诚度计划中应用TensorFlow作为营销手段。可口可乐在瓶盖背面打印了14位代码，并创建了一个能使用TensorFlow来轻松识别数字，顺利创建购买证明的机器学习系统。至今已经促成16次推广活动、超过180,000个代码被扫描。

2、在农业上

荷兰公司Connecterra运用TensorFlow打造了一款人称＂奶牛手环＂的穿戴装置。透过机器学习，Connecterra能够在问题发生初期就做出诊断、提供建议，助力农夫维持奶牛健康。

这套可以连结到移动应用＂Ida"上的传感器，能分析奶牛的动向，提供农夫关键资讯去了解奶牛何时生病、何时需要特别关照、需要何种关照，以便让奶牛在健康的情况下更好的生产。

3、在电信服务上

中国电信营业厅APP搭建神经网络来学会认识电信充值卡。最终达到在逆光、抖动、数字严重遮挡的情况下依然可以轻松识别，模型训练的成功率为99.3%，完成一次识别耗时0.05秒。

如今在农村／年长人群／2线以下城市，仍有35%的人在进行充值卡充值，平均每天更有高达十几万人通过手机APP进行充值卡充值。通过拍照识别充值卡的方式，解决了在互联网时代被忽略的需求，真正的使AI普惠于民。

4、在移动端应用上

Kika通过TensorFlow Lite做了一个嵌入式的智能手机输入法，使内存的占用减少近50%。响应速度提升一倍，语音理解准确度也得到了升级。

新浪移动是另一个例子，他们使用TensorFlow创建了一个系统，让他们的用户仅仅通过拍照的形式，就可以识别很多车的品牌。利用TensorFlow，他们的模型体积缩小到四分之一，运算效率提升了4倍，识别准确率提升了85%。

5、其他的例子

利用TensorFlow搭建自己的AI、机器学习平台。比如说京东、腾讯、阿里、网易、美团、小米等公司。他们使用TensorFlow解决了各种不同的问题，从计算机视觉、自然语言处理到推荐预测等等。

6、在环境保护方面

在亚马逊的热带雨林，工程师科学家建立了一个用移动设备的实时检测和警报系统，来监控树木的非法砍伐。

7、在医疗领域

在探索如何应用AI使病理学家更好的诊断癌症。

8、在农业领域

IITA基于TensorFlow开发了一套帮助农民检测及管理虫害的方案，使5亿非洲人民免于虫灾饥荒。

E. 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。

F. anaconda与tensorflow都有算法，有啥区别啊

1、Anaconda是一个Pathy开发综合开发，自带好多第三方包；
2、Tensorflow只是一个第三方开发智能算法包，可以在Pathy中运行。

G. tensorflow是否安装成功了

H. 如何用阿里云运行tensorflow

就是按照tensorflow的库，应该编译的时候设定lib目录以及头文件路径，链接的时候连上就完了。

I. 深度学习 tensorflow代码怎么读

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 目前TensorFlow代码已超过40w行，从代码量上来看，绝不是一个能够迅速上手的小项目。所以，想要精通TensorFlow的同学需要做好心理准备。 对于想要学习TensorFlow（以下简称TF）的人，根据目的不同，可以简单分...

J. 请问Tensorflow怎么实现求和

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))