TensorFlow

TensorFlow  este o bibliotecă de software open source de învățare automată dezvoltată de Google pentru a rezolva problemele de construire și antrenare a unei rețele neuronale pentru a găsi și clasifica automat tipare, ajungând la calitatea percepției umane [4] . Folosit atât pentru cercetarea, cât și pentru dezvoltarea produselor proprii Google . Principalul API pentru lucrul cu biblioteca este implementat pentru Python , există și implementări pentru R , C Sharp , C++ , Haskell , Java , Go și Swift .

Este o continuare a proiectului închis DistBelief . Inițial, TensorFlow a fost dezvoltat de echipa Google Brain pentru uz intern la Google, în 2015 sistemul a fost transferat pe domeniul public sub licența deschisă Apache 2.0 [5] [6] .

Istorie

DistBelief

Sistemul închis de învățare automată DistBelief a fost dezvoltat de Google Brain pentru proiecte interne din 2011 pentru a funcționa cu rețele neuronale de învățare profundă . A fost folosit în multe proiecte de cercetare și comerciale ale grupului de companii Alphabet [7] [8] . După succesul DistBelief, Google a decis să ducă proiectul la următorul nivel și a alocat un grup de mai mulți dezvoltatori pentru refactorizare , printre care și Jeff Dean ; Scopul grupului a fost de a simplifica și optimiza codurile bibliotecii, de a crește fiabilitatea și ușurința de utilizare. Noua bibliotecă se numește TensorFlow [9] . În 2013, Jeffrey Hinton , un om de știință, s-a alăturat proiectului  , sub conducerea căruia în 2009 a fost creată metoda de propagare inversă a erorilor generalizate și o serie de alte îmbunătățiri, care au făcut posibilă îmbunătățirea semnificativă a preciziei rețelelor neuronale (care a condus, în special, , la o scădere a erorii în recunoașterea vorbirii cu 25 %) [10] .

TensorFlow

TensorFlow a fost lansat publicului pe 9 noiembrie 2015 . TensorFlow este a doua generație de sistem de învățare automată Google Brain . În timp ce implementarea de referință rulează pe dispozitive individuale, TensorFlow poate rula pe mai multe procesoare paralele, atât CPU -uri, cât și GPU -uri , bazându-se pe arhitectura CUDA pentru a sprijini calcularea de uz general pe GPU-uri . [11] TensorFlow este disponibil pentru Linux pe 64 de biți , macOS , Windows și platforme de calcul mobil, inclusiv Android și iOS .

Calculele TensorFlow sunt exprimate ca fluxuri de date printr-un grafic de stare . Numele TensorFlow provine de la operațiuni pe rețele multidimensionale de date, care sunt numite și „ tensori ”. În iunie 2016, Jeff Dean de la Google a remarcat că pe GitHub existau 1.500 de depozite care accesau TensorFlow și doar 5 dintre ele erau de la Google. [12]

Procesor tensor

În mai 2016, Google a anunțat utilizarea unui accelerator hardware proprietar pentru sarcinile de învățare profundă - un procesor tensor (TPU)  - un circuit integrat specific aplicației, adaptat pentru sarcini pentru TensorFlow și care oferă performanțe ridicate în aritmetică cu precizie redusă (de exemplu, pentru procesoare pe 8 biți) și s-au concentrat mai mult pe aplicarea modelelor decât pe antrenamentul acestora .

S-a raportat că, după utilizarea TPU-ului în sarcinile de prelucrare a datelor proprii ale Google, a fost posibil să se obțină o performanță de ordin de mărime mai bună per watt de energie cheltuită [13] .

TensorFlow 2.0

Pe măsură ce cota de piață a cercetării TensorFlow a scăzut în favoarea PyTorch, echipa TensorFlow a anunțat o nouă lansare majoră a bibliotecii în septembrie 2019. S-a schimbat schema de diferențiere automată dintr-un grafic de calcul static într-o schemă „define-by-run”, făcută inițial populară de Chainer și mai târziu de PyTorch. [paisprezece]

Aplicație

TensorFlow este potrivit pentru adnotarea automată a imaginilor în sisteme precum DeepDream [15] . Tot din 26 octombrie 2015, Google folosește sistemul RankBrain pentru a crește relevanța clasamentelor de căutare Google. RankBrain se bazează pe TensorFlow [16] .

TensorFlow vă permite să antrenați rețele generative adversare (GAN) [17] .

Integrarea TensorFlow cu Python este asigurată de distribuția Anaconda .

Vezi și

• Comparația programelor de deep learning

Note

1. ↑ http://bits.blogs.nytimes.com/2015/11/09/google-offers-free-software-in-bid-to-gain-an-edge-in-machine-learning/
2. ↑ TensorFlow 2.9.1 . (nedefinit)
3. ↑ Proiectul Tensorflow Open Source pe Open Hub: Pagina de licențe - 2006.
4. ↑ „TensorFlow: Open source machine learning” Arhivat 15 decembrie 2016 la Wayback Machine „Este un software de învățare automată utilizat pentru diferite tipuri de sarcini perceptive și de înțelegere a limbajului” - Jeffrey Dean, tăiat 0:47-2:  17.)
5. ↑ Credite . TensorFlow.org . Consultat la 10 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 17 noiembrie 2015. (nedefinit)
6. ↑ Cade Metz. Google Just Open Sourced TensorFlow, motorul său de inteligență artificială . Wired (9 noiembrie 2015). Consultat la 10 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 9 noiembrie 2015. (nedefinit)
7. ↑ Dean, Jeff; Monga, Rajat; Ghemawat, Sanjay TensorFlow: Învățare automată la scară largă pe sisteme eterogene . TensorFlow.org . Google Research (9 noiembrie 2015). Consultat la 10 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 20 noiembrie 2015. (nedefinit)
8. ↑ Perez, Sarah Google Open-Source Tehnologia de învățare automată din spatele căutării Google Foto, Răspuns inteligent și multe altele . TechCrunch (9 noiembrie 2015). Consultat la 11 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 10 noiembrie 2015. (nedefinit)
9. ↑ Oremus, Will Ce este TensorFlow și de ce este Google atât de entuziasmat de asta?  (engleză) . Ardezie (11 noiembrie 2015). Consultat la 11 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 10 noiembrie 2015.
10. ↑ Ward-Bailey, Jeff Președintele Google: Facem „progres real” în domeniul inteligenței artificiale . CSMonitor (25 noiembrie 2015). Consultat la 25 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 25 noiembrie 2015. (nedefinit)
11. ↑ TensorFlow, Google's Open Source AI, Points to a Fast-Changing Hardware World , Wired  (10 noiembrie 2015). Arhivat din original pe 11 noiembrie 2015. Recuperat la 11 noiembrie 2015.
12. ↑ Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44 Arhivat 21 decembrie 2016 la Wayback Machine accessdate=2016-06-05
13. ↑ Jouppi, Norm Google supraalimentează sarcinile de învățare automată cu cip personalizat TPU . Blogul Google Cloud Platform . Preluat la 19 mai 2016. Arhivat din original la 18 mai 2016. (nedefinit)
14. ↑ Starea cadrelor de învățare automată în 2019  . The Gradient (10 octombrie 2019). Preluat: 19 august 2022.
15. ↑ Byrne, Michael Google oferă întreaga sa bibliotecă de învățare automată ca software open-source . Vice (11 noiembrie 2015). Consultat la 11 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 23 noiembrie 2015. (nedefinit)
16. ↑ Woollaston, Victoria Google lansează TensorFlow – gigantul căutării își pune software-ul de inteligență artificială disponibil publicului . DailyMail (25 noiembrie 2015). Consultat la 25 noiembrie 2015. Arhivat din original pe 25 noiembrie 2015. (nedefinit)
17. ↑ Rețele adverse generative explicate cu un episod clasic Spongebob Squarepants plus un tutorial Tensorflow pentru implementarea propriului GAN . Preluat la 25 iulie 2017. Arhivat din original la 5 iulie 2017. (nedefinit)

Literatură

• Aurelien Geron. Învățare automată aplicată cu Scikit-Learn și TensorFlow. Concepte, instrumente și tehnici pentru construirea de sisteme inteligente = Învățare automată practică cu Scikit-Learn și TensorFlow: Concepte, instrumente și tehnici pentru construirea de sisteme inteligente. - Williams , 2018. - 688 p. - ISBN 978-5-9500296-2-2 , 978-1-491-96229-9.
• Julli A., Pal S. Biblioteca Keras este un instrument de învățare profundă. Implementarea rețelelor neuronale folosind Theano și TensorFlow = Învățare profundă cu bibliotecile Keras. - DMK-Press , 2017. - 294 p. — ISBN 978-5-97060-573-8 .

Link

• tensorflow.org - site- ul oficial TensorFlow 
• Proiectul TensorFlow pe GitHub 

În rețelele sociale	Stare de nervozitate
Foto, video și audio	YouTube
Site-uri tematice	GitHub hub deschis