Aunque Python es el lenguaje de elección para TensorFlow- client programación relacionada, alguien que ya se sienta cómodo con Java / C / Go no debería cambiar a Python al principio. Porque el costo de cambiar será bastante alto. Si planea enfocarse completamente en TensorFlow y no tener otras dependencias, entonces debería elegir pasar un tiempo para aprender Python.
Así es como sus preguntas frecuentes responden esta pregunta.
“¿Qué idiomas de cliente son compatibles con TensorFlow?
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- ¿Cuáles son mis próximos pasos en el aprendizaje automático después de aprender estadísticas y álgebra lineal?
- ¿Cuáles son las ventajas de las máquinas de vectores de soporte (SVM) en comparación con la regresión lineal o la regresión logística?
- ¿Cuáles son los modelos de redes neuronales más básicos que un principiante debe aprender?
- ¿Cómo la IA puede ser útil en Big Data?
TensorFlow está diseñado para admitir múltiples idiomas de cliente. Actualmente, el lenguaje de cliente mejor soportado es Python. Las interfaces experimentales para ejecutar y construir gráficos también están disponibles para C ++, Java y Go.
TensorFlow también tiene una API de cliente basada en C para ayudar a construir soporte para más lenguajes de cliente. Invitamos contribuciones de nuevos enlaces de idiomas.
Enlaces para varios otros lenguajes (como C #, Julia, Ruby y Scala) creados y respaldados por la construcción de la comunidad de código abierto sobre la API de C admitida por los mantenedores de TensorFlow “. (Enlace)
También dijeron:
“Python fue el primer lenguaje de cliente compatible con TensorFlow y actualmente es compatible con la mayoría de las funciones. Cada vez más de esa funcionalidad se traslada al núcleo de TensorFlow (implementado en C ++) y se expone a través de una API de C. Los idiomas del cliente deben usar la interfaz de función externa (FFI) del idioma para llamar a esta API C para proporcionar la funcionalidad TensorFlow “. (Enlace)
Tener una comprensión de la arquitectura general de TensorFlow puede ser útil para llegar a alguna conclusión. Aqui esta el link:
Arquitectura TensorFlow | TensorFlow
