TensorFlow的优势和劣势

TensorFlow是一个开源的机器学习库，由谷歌大脑团队开发。当涉及到机器和深度学习模型的计算时，Tensorflow是一个福音，但仍然有许多问题可能会因此而出现。TensorFlow的流行是由于许多事情，但主要是因为计算图的概念，自动区分，以及Tensorflow python API结构的适应性。这使得大多数程序员都能用TensorFlow解决实际问题。

在这篇文章中，我们将看到TensorFlow的优势和劣势。

优势

1. Scalable

Tensorflow并不局限于一种特定的设备。它在蜂窝设备上的工作效率和在其他复杂机器上的工作效率一样高。该库是如此定义的，以至于它的部署并不局限于任何一个特定的设备。

2.开源平台

它可以免费提供给任何想要使用它的人。这一特点使得任何用户都可以随时随地使用这一模块。

3. Graphs

Tensorflow比其他任何可用的库都有更好的数据可视化能力。这使得它在神经网络方面的工作更加容易。

4. Debugging

Tensorflow有Tensorboard，可以方便地对节点进行调试。这有助于减少访问整个代码的开销。

5. Parallelism

TensorFlow采用了GPU和CPU系统来运作。用户可以根据需要自由使用任何一种架构。如果没有明确提到，系统会使用GPU。这个过程在一定程度上减少了内存的使用。由于它的这种能力，Tensorflow被视为一个硬件加速库。

6. Compatible

它与许多编程语言如Python、C++、JavaScript等兼容。这使用户能够在他们所熟悉的环境中工作。

7.建筑支持

TensorFlow架构使用TPU，使计算速度比CPU和GPU快。在TPU上建立的模型可以很容易地在云上部署，与其他两种相比，工作速度更快。

8.图书馆管理

由于受到谷歌的支持，Tensorflow经常更新，能够显示出出色的性能。

劣势

1.不支持Windows

除了Tensorflow所拥有的所有优势外，它对Windows用户的功能非常有限。对于Linux用户来说，情况并非如此，他们有一个广泛的功能商场。

2. Slow

与其竞争的框架相比，它的速度相对较慢，可用性较差。

3.支持GPU

Tensorflow只有NVIDIA对GPU的支持和Python编程语言对GPU编程的支持。

4.频繁的更新

Tensorflow经历了频繁的更新，使得用户需要不时地卸载和重新安装它，以便它能与最新的更新结合起来并与之融合。

5.建筑限制

Tensorflow的TPU架构只允许执行模型，不允许训练。

6. Inconsistent

Tensorflow包含同义词作为其内容的名称，这使得用户很难记住和使用。一个单一的名字被用于各种不同的目的，这就是混乱的开始。

7. Dependency

即使TensorFlow减少了程序的大小，并使其对用户友好，但它增加了一层复杂性。每个代码都需要一些平台来执行，这就增加了依赖性。

8.符号循环

Tensorflow在为不确定的序列提供符号循环方面比较落后。它对确定序列的支持使其成为一个有用的资源。