Некоторые преимущества использования TensorFlow для построения нейронных сетей:

• Высокий уровень абстракции. 2 Библиотека написана так, что не нужно думать о технической реализации абстрактных понятий. 2 Можно сосредоточиться на описании логики программы и на математике, а способ реализации вычислений — задача TensorFlow, а не программиста. 2
• Интерактивная разработка. 2 TensorFlow позволяет работать с компонентами модели по отдельности и создавать её «на ходу», при этом отдельно проверять каждый элемент. 2
• Гибкость. 2 Функции TensorFlow разнообразны для решения широкого спектра задач. 2 Благодаря графам и тензорам в TensorFlow можно легко изобразить сложную математическую структуру. 2
• Кроссплатформенность. 2 TensorFlow работает в популярных операционных системах, локально или в облаке. 2 У неё есть расширения для мобильных устройств, IoT и браузерных приложений. 2
• Поддержка как центральных процессоров (CPU), так и графических процессоров (GPU). 4 Использование GPU ускоряет вычисления, что особенно важно для сложных операций глубокого обучения с большими объёмами данных. 4