1樓：qiao
因為有tensorflow serving， 提供了Rest和grpc 等介面，支援regression, classify, predict API，而且tensorflow serving 支援熱模型載入，只要按照tensorflow的格式匯出你所需要部署的模型，copy到tensorflow serving指定的目錄，serving會自動更新模型。非常方便，乙個很小的團隊很快就可以從無到有部署乙個模型到實際生產環境中。
2樓：元峰
因為TensorFlow對各大作業系統支援的都不錯，Windows, Linux, MacOS, Android,iOS都能很方便的使用Python或者C++部署模型，我個人是寫過Windows和Linux的C++ SDK，也編譯過Android和MacOS的demo，像pytorch直到最近（19年1月26左右）才推出官方的c++ 教程。其他像caffe、mxnet其實也有不少部署的。
另外，谷歌的配套軟體做的不錯，tf-server，tensorboard也是在這幾大開源框架最早開始做的，生態完善。
背靠大樹好乘涼，谷歌的背書也有一定的優勢。
3樓：劉方瑞
我個人感覺完全還是因為谷歌的生態圈比較好...TensorFlow JS、還有TPU支援等等的。還有視覺化工具也都不錯。也是因為我一直在用TF不了解其他框架的原因...
4樓：網易數帆
靜態圖設計，對生產部署而言便利十足（這裡就不說什麼beamsearch之類的計算的坑了）；
可擴充套件，穩定，經歷大規模多應用部署考驗；
支援將模型部署到不同的裝置，可在移動端產品部署，不需要單獨的模型解碼器；
再加乙個就是社群強，資源多。
5樓：碼奴
主要是商業化，生產環境啊，成本，穩定性都很重要，serving可以輕量化的解決服務問題，又較為穩定，tensorflow功能強大，可以打通一整套從研發到服務的流程，快速落地。免費又穩定，要啥自行車。
6樓：上善
TensorFlow 框架是jeff主導的專案，完全是工業屆上的產品，真的是這幾年用過最棒的機器學習框架，當然還有一些其他的，比如lib系列，可以去查下jeff是誰
7樓：放浪者
怎麼做分布式訓練？（老闆說，gpu這幾年買這麼多了，為啥速度還慢？你還要採購新的？沒預算）
多個業務高併發serving？（上千上萬個不同模型，針對不同業務，如何處理？單機？）
這些等你真的要把模型用起來的時候就知道了。
scalability永遠是任何應用最大的落地門檻
8樓：童話李
上陣打仗不需要知道槍是怎麼造出來的。
TensorFlow的學習成本極低，把前幾年由小部分人裝逼用的概念以很傻瓜的形式實現了。
舉個例子，怎麼呼叫GPU這種事兒，幾年前還是挺費事兒，學習曲線很陡峭。
現在TensorFlow設定呼叫GPU就差像電飯煲那樣一鍵蒸飯了。
我乙個文科生都能搞定。
9樓：
因為大部分企業的深度學習的能力和水平不高...
TF提供了全套，從訓練到手機端都有，開箱即用。所以是所謂的「適用於部署生產」的機器學習框架。
10樓：
因為Google作為世界上機器學習實力最強的公司，經驗積累肯定也是最豐富的，這些經驗自然會反映到TensorFlow的設計裡面。再者Google有錢有人，啥都能自己定製一套，其他框架或多或少有點兒湊合的意思在裡面。
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