La principale chose importante que j'aime à propos de Tensorflow est qu'il est Open Source. N'importe qui peut l'utiliser et créer plusieurs applications d'apprentissage automatique. Je peux également visualiser mon modèle d'apprentissage automatique dans TensorFlow en utilisant Tensorboard. Tensorflow prend également en charge Keras, donc nous pouvons facilement créer des modèles ML et CNN en l'utilisant. Tensorflow est compatible avec de nombreux langages de programmation comme Java, Python, C++, Ruby, etc.

This is having will defined and organized Classes for NN

Tensorflow est un cadre mature qui offre de nombreuses fonctionnalités précieuses telles que Keras, Tensorboard, des modules de traitement de données, un multiprocessus facile à mettre en œuvre, une intégration avec HDFS, et plus encore. Tensorflow a une communauté forte et une documentation très robuste. Tensorflow a de nombreuses fonctionnalités qui font gagner du temps, telles que des couches de modèles pré-entraînés facilement intégrées. Le hub de modèles TensorFlow est l'un des meilleurs que j'ai vus en termes de facilité de recherche et d'utilisation de modèles pré-entraînés. Il y a de nombreuses démonstrations et carnets d'exemples qui montrent comment utiliser des concepts complexes et simples.