机器学习PAI现在依赖的tf是TensorFlow，一个开源的深度学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。

机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）是华为云提供的一种全面的机器学习服务，它基于开源的TensorFlow框架进行构建，以下是机器学习PAI现在依赖的TensorFlow的一些主要特性：

1、TensorFlow核心库

TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源库，由Google Brain团队开发和维护。

TensorFlow提供了一种灵活的计算图模型，可以用于构建各种复杂的机器学习模型。

TensorFlow支持多种硬件加速器，包括CPU、GPU和TPU，可以有效地加速模型的训练和推理。

2、TensorFlow Estimators

TensorFlow Estimators是一个高级API，用于简化TensorFlow模型的构建和训练。

Estimators提供了一种一致的接口，可以用于训练各种类型的模型，包括回归、分类、聚类等。

Estimators还可以自动处理数据预处理、模型评估和模型导出等任务，大大提高了模型构建的效率。

3、TensorFlow Hub

TensorFlow Hub是一个用于共享预训练模型的库。

Hub提供了丰富的预训练模型，包括图像识别、文本理解、语音识别等多种任务的模型。

Hub还支持模型的微调，可以将预训练模型应用到新的任务上。

4、TensorFlow Serving

TensorFlow Serving是一个用于部署和管理机器学习模型的服务。

Serving支持模型的版本管理、自动扩展和A/B测试等功能。

Serving还支持多种输入/输出格式，包括TFRecord、JSON和Protocol Buffer等。

5、TensorFlow Model Optimization Toolkit (TFMOT)

TFMOT是一个用于优化TensorFlow模型的工具包。

MOT提供了多种优化技术，包括模型压缩、量化和蒸馏等。

MOT还支持多种硬件平台，包括CPU、GPU、TPU和Edge设备等。

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