속도

기계 학습 시스템을 구축 및 배포할 때는 성능이 중요합니다. TensorFlow는 이를 위해 임베디드 프로세서, CPU, GPU, TPU 및 기타 하드웨어 플랫폼에서 TensorFlow 코드를 최대한 빠르게 실행할 수 있는 강력한 선형대수 컴파일러인 XLA를 포함합니다.

유연성

TensorFlow는 손쉽게 모델을 구축하고 훈련할 수 있는 고수준 API를 제공할 뿐 아니라 유연성과 성능을 극대화하는 세부적인 컨트롤도 가능합니다.

프로덕션 대응

TensorFlow는 예비 조사에서 대규모 프로덕션 사용까지 다양한 규모에 대응합니다. 새로운 종류의 모델을 고안하는 경우든 실무에서 수백만 개의 요청을 처리하는 경우든 익숙한 TensorFlow API를 동일하게 사용할 수 있습니다.

TensorFlow 소개

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래프를 사용하는 수치 연산용 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 그래프의 노드는 수학적 연산을 나타내며, 그래프의 변은 노드 간에 전달되는 다차원 데이터 배열(텐서)을 나타냅니다. 유연한 아키텍처를 채택하여 단일 API를 통해 데스크톱, 서버 또는 휴대기기에 장착된 하나 이상의 CPU 또는 GPU에 연산을 배포할 수 있습니다. TensorFlow는 최초에 Google의 기계지능 연구 조직에 속한 Google Brain팀에서 근무하는 연구자 및 엔지니어에 의해 기계 학습 및 심층신경망 연구용으로 개발되었지만, 기타 분야에도 광범위하게 적용할 수 있는 범용성을 갖춘 시스템입니다.

TensorFlow를 사용하는 기업