Некоторые преимущества использования TensorFlow для создания систем нейронного сжатия:

• Способность обрабатывать большие и сложные наборы данных. 2 Модели глубокого обучения в TensorFlow могут изучать закономерности и взаимосвязи в данных, что повышает точность и производительность при решении сложных задач. 2
• Автоматическое извлечение функций из данных. 2 Модели глубокого обучения могут автоматически изучать и извлекать функции из необработанных данных, устраняя необходимость в ручном проектировании функций. 2
• Гибкость в архитектуре и дизайне моделей. 2 TensorFlow предоставляет широкий спектр инструментов и функций для создания и обучения моделей, что позволяет экспериментировать с различными сетевыми архитектурами, функциями активации, алгоритмами оптимизации и методами регуляризации. 2
• Кроссплатформенность. 34 TensorFlow работает в популярных операционных системах, локально или в облаке. 3 У неё есть расширения для мобильных устройств, IoT и браузерных приложений. 3
• Большое профессиональное сообщество. 4 Сообщество развивает технологию, создаёт новые продукты и дополнения, связанные с TensorFlow, пишет документацию и туториалы. 3