TensorFlow 架构详解 🧠

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，其架构设计以灵活性和可扩展性为核心。以下是其关键组成部分：

1. 核心概念

• 计算图（Graph）：用 🧠 表示数据流计算的可视化结构
• 张量（Tensor）：多维数组的抽象概念，用 🧩 标识
• 会话（Session）：运行计算图的执行环境，用 🖥️ 代表

2. 架构分层

• 核心框架：提供基础API，用 📦 包裹
• 加速库：如 TensorFlow GPU，用 🚀 标记
• 工具链：包含TensorBoard等调试工具，用 🛠️ 体现

3. 应用场景

• 机器学习：🤖
• 深度学习：📚
• 自然语言处理：📝

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4. 架构优势

• 支持分布式计算，用 🌐 表示
• 兼容多语言，如Python、C++，用 🌍 说明