概述
TensorFlow 是一个开源的端到端机器学习框架，专注于深度神经网络的训练和推理。通过为Label Studio添加机器学习后端来利用TensorFlow。
Label Studio中的标注数据可用于在TensorFlow中训练、重新训练或微调模型，而TensorFlow模型可用于在Label Studio内的标注任务中进行预测标注。
优势
将TensorFlow与Label Studio集成可带来以下优势：
- 更快的原型设计： TensorFlow 拥有丰富的库集和文档完善的接口，可快速构建新模型原型或修改现有模型。
- 以Python为核心： TensorFlow以Python为核心，使数据科学家和机器学习研究人员更容易访问和采用。
- 资源的高可用性：作为一个广泛可用的工具，TensorFlow普及度高且资源丰富，为您的工作流程提供大量入门和调试资源。
- 数据并行： TensorFlow 提供了数据并行功能，原生支持任务的异步执行——虽然其他工具也可能实现，但在 PyTorch 中执行起来要容易得多。
- 模型再训练中的人类专业知识： Label Studio 将专业的人工标注引入模型调优和再训练过程。
- 通过机器学习自动化加速标注： TensorFlow模型能通过自动标注数据来加速标注流程，包括提供置信区间来标记需要人工处理的复杂任务。
