Das Hauptmerkmal, das mir an Tensorflow gefällt, ist, dass es Open Source ist. Jeder kann es nutzen und mehrere Machine-Learning-Anwendungen erstellen. Ich kann auch mein Machine-Learning-Modell in TensorFlow mit Tensorboard visualisieren. Tensorflow unterstützt auch Keras, sodass wir damit leicht ML- und CNN-Modelle erstellen können. Tensorflow ist mit vielen Programmiersprachen wie Java, Python, C++, Ruby usw. kompatibel.

This is having will defined and organized Classes for NN

Tensorflow ist ein ausgereiftes Framework, das viele wertvolle Funktionen bietet, wie Keras, Tensorboard, Datenverarbeitungsmodule, einfach zu implementierende Multiprocessing, Integration mit HDFS und mehr. Tensorflow hat eine starke Community und sehr robuste Dokumentation. Tensorflow hat viele zeitsparende Funktionen, wie leicht integrierbare vortrainierte Modellschichten. Der TensorFlow Model Hub ist einer der besten, die ich gesehen habe, in Bezug auf die Einfachheit, vortrainierte Modelle zu finden und zu verwenden. Es gibt viele Demos und Beispiel-Notebooks, die zeigen, wie man komplexe und einfache Konzepte verwendet.