自動(dòng)駕駛車輛會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如圖像、雷達(dá)、激光雷達(dá)等。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理才能輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。TensorFlow提供了豐富的數(shù)據(jù)處理工具，方便地對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注和轉(zhuǎn)換。

自動(dòng)駕駛的核心是模型，包括感知模型、決策模型和控制模型等。TensorFlow提供了系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和優(yōu)化器，方便地搭建各種復(fù)雜的模型。

TensorFlow支持分布式訓(xùn)練，利用多臺服務(wù)器的計(jì)算能力加快訓(xùn)練速度。TensorFlow提供了多種模型導(dǎo)出方式，將訓(xùn)練好的模型部署到嵌入式設(shè)備或云端服務(wù)器上。

自動(dòng)駕駛涉及到大量的軟件，包括操作系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)程序、傳感器融合算法、路徑規(guī)劃算法等。TensorFlow主要負(fù)責(zé)其中的機(jī)器學(xué)習(xí)部分，但與其他軟件的協(xié)同工作是非常重要的。

自動(dòng)駕駛涉及到許多法規(guī)問題，安全性、隱私權(quán)等。使用TensorFlow進(jìn)行開發(fā)時(shí)，考慮到這些問題，遵守相關(guān)的法律法規(guī)。