TensorFlow

TensorFlow je softwarová knihovna pro strojové učení  s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutá společností Google za účelem řešení problémů s budováním a trénováním neuronové sítě za účelem automatického vyhledávání a klasifikace vzorců dosahujících kvality lidského vnímání [4] . Používá se pro výzkum i vývoj vlastních produktů Google . Hlavní API pro práci s knihovnou je implementováno pro Python , dále existují implementace pro R , C Sharp , C++ , Haskell , Java , Go a Swift .

Je pokračováním uzavřeného projektu DistBelief . Zpočátku byl TensorFlow vyvinut týmem Google Brain pro interní použití ve společnosti Google, v roce 2015 byl systém převeden na veřejnou doménu pod otevřenou licencí Apache 2.0 [5] [6] .

Historie

DistBelief

Uzavřený systém strojového učení DistBelief byl vyvinut společností Google Brain pro interní projekty od roku 2011 pro práci s neuronovými sítěmi hlubokého učení . Byl použit v mnoha výzkumných a komerčních projektech skupiny společností Alphabet [7] [8] . Po úspěchu DistBelief se Google rozhodl posunout projekt na další úroveň a vyčlenil skupinu několika vývojářů pro refaktoring , mezi něž patřil Jeff Dean ; Cílem skupiny bylo zjednodušit a optimalizovat kódy knihoven, zvýšit spolehlivost a snadnost použití. Nová knihovna se nazývá TensorFlow [9] . V roce 2013 se do projektu zapojil vědec Jeffrey Hinton ,  pod jehož vedením v roce 2009 vznikla metoda generalizovaného zpětného šíření chyb a řada dalších vylepšení, která umožnila výrazně zlepšit přesnost neuronových sítí (což vedlo zejména , ke snížení chyby v rozpoznávání řeči o 25 %) [10] .

TensorFlow

TensorFlow byl uvolněn pro veřejnost 9. listopadu 2015 . TensorFlow je druhá generace systému strojového učení Google Brain . Zatímco referenční implementace běží na jednotlivých zařízeních, TensorFlow může běžet na mnoha paralelních procesorech, jak CPU , tak GPU , přičemž se spoléhá na architekturu CUDA , která podporuje obecné výpočty na GPU . [11] TensorFlow je k dispozici pro 64bitové platformy Linux , macOS , Windows a mobilní výpočetní platformy včetně Android a iOS .

Výpočty TensorFlow jsou vyjádřeny jako datové toky přes stavový graf . Název TensorFlow pochází z operací s vícerozměrnými poli dat, kterým se také říká „ tensory “. V červnu 2016 Jeff Dean z Google poznamenal, že na GitHubu bylo 1 500 úložišť s přístupem k TensorFlow a pouze 5 z nich bylo od společnosti Google. [12]

Procesor tenzoru

V květnu 2016 Google oznámil použití proprietárního hardwarového akcelerátoru pro úkoly hlubokého učení – tensor procesor (TPU)  – aplikačně specifický integrovaný obvod přizpůsobený pro úlohy pro TensorFlow a poskytující vysoký výkon v aritmetice se sníženou přesností (např. 8bitové procesory) a zaměřil se více na aplikaci modelů než na jejich trénování .

Bylo oznámeno, že po použití TPU ve vlastních úlohách zpracování dat společnosti Google bylo možné dosáhnout řádově lepšího výkonu na watt vynaložené energie [13] .

TensorFlow 2.0

Vzhledem k tomu, že podíl na trhu výzkumu TensorFlow se zmenšil ve prospěch PyTorch, tým TensorFlow oznámil nové hlavní vydání knihovny v září 2019. Změnilo schéma automatické diferenciace ze statického výpočetního grafu na schéma „define-by-run“, které původně zpopularizoval Chainer a později PyTorch. [čtrnáct]

Aplikace

TensorFlow se dobře hodí pro automatickou anotaci obrázků v systémech jako DeepDream [15] . Od 26. října 2015 také Google používá systém RankBrain ke zvýšení relevance hodnocení ve vyhledávání Google. RankBrain je založen na TensorFlow [16] .

TensorFlow umožňuje trénovat generativní adversariální sítě (GAN) [17] .

Integraci TensorFlow s Pythonem zajišťuje distribuce Anaconda .

Viz také

• Srovnání programů hlubokého učení

Poznámky

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 . (neurčitý)
3. ↑ Projekt tensorflow Open Source na Open Hub: Stránka licencí - 2006.
4. ↑ „TensorFlow: Strojové učení s otevřeným zdrojovým kódem“ Archivováno 15. prosince 2016 na Wayback Machine „Je to software pro strojové učení, který se používá pro různé druhy úkolů vnímání a porozumění jazyku“ – Jeffrey Dean, střih 0:47-2:  17 .)
5. ↑ Kredity . TensorFlow.org . Získáno 10. listopadu 2015. Archivováno z originálu 17. listopadu 2015. (neurčitý)
6. ↑ Cade Metz. Google Just Open Sourced TensorFlow, jeho engine umělé inteligence . Drátové (9. ​​listopadu 2015). Získáno 10. listopadu 2015. Archivováno z originálu 9. listopadu 2015. (neurčitý)
7. ↑ Děkan, Jeff; Monga, Rajat; Ghemawat, Sanjay TensorFlow: Rozsáhlé strojové učení na heterogenních systémech . TensorFlow.org . Výzkum Google (9. listopadu 2015). Získáno 10. listopadu 2015. Archivováno z originálu 20. listopadu 2015. (neurčitý)
8. ↑ Perez, Sarah Google Open-Sours The Machine Learning Tech za vyhledáváním ve Fotkách Google, inteligentními odpověďmi a dalšími . TechCrunch (9. listopadu 2015). Získáno 11. listopadu 2015. Archivováno z originálu 10. listopadu 2015. (neurčitý)
9. ↑ Oremus, Will, co je TensorFlow a proč je z toho Google tak nadšený?  (anglicky) . Břidlice (11. listopadu 2015). Získáno 11. listopadu 2015. Archivováno z originálu 10. listopadu 2015.
10. ↑ Ward-Bailey, Jeff Google předseda: Děláme „skutečný pokrok“ v oblasti umělé inteligence . CSMonitor (25. 11. 2015). Získáno 25. listopadu 2015. Archivováno z originálu 25. listopadu 2015. (neurčitý)
11. ↑ TensorFlow, open source AI společnosti Google, ukazuje na rychle se měnící svět hardwaru , kabelové  (10. listopadu 2015). Archivováno z originálu 11. listopadu 2015. Staženo 11. listopadu 2015.
12. ↑ Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44 Archived 21. prosince 2016 at the Wayback Machine accessdate=2016-06-05
13. ↑ Jouppi, Norm Google přeplňuje úkoly strojového učení pomocí vlastního čipu TPU . Blog Google Cloud Platform . Staženo 19. 5. 2016. Archivováno z originálu 18. 5. 2016. (neurčitý)
14. ↑ Stav rámců strojového učení v roce 2019  . The Gradient (10. října 2019). Staženo: 19. srpna 2022.
15. ↑ Byrne, Michael Google nabízí celou svou knihovnu strojového učení jako software s otevřeným zdrojovým kódem . Vice (11. listopadu 2015). Získáno 11. listopadu 2015. Archivováno z originálu 23. listopadu 2015. (neurčitý)
16. ↑ Woollaston, Victoria Google uvádí na trh TensorFlow – gigant Search zpřístupňuje svůj software umělé inteligence veřejnosti . DailyMail (25. listopadu 2015). Získáno 25. listopadu 2015. Archivováno z originálu 25. listopadu 2015. (neurčitý)
17. ↑ Generative Adversarial Networks vysvětlené pomocí klasického Spongebob Squarepants Episode Plus Tensorflow tutoriál pro implementaci vašeho vlastního GAN . Získáno 25. července 2017. Archivováno z originálu 5. července 2017. (neurčitý)

Literatura

• Aurelien Geron. Aplikované strojové učení se Scikit-Learn a TensorFlow. Koncepty, nástroje a techniky pro budování inteligentních systémů = praktické strojové učení se Scikit-Learn a TensorFlow: Koncepty, nástroje a techniky pro budování inteligentních systémů. - Williams , 2018. - 688 s. - ISBN 978-5-9500296-2-2 , 978-1-491-96229-9.
• Julli A., Pal S. Knihovna Keras je nástroj hlubokého učení. Implementace neuronových sítí pomocí Theano a TensorFlow = Hluboké učení s knihovnami Keras. - DMK-Press , 2017. - 294 s. — ISBN 978-5-97060-573-8 .

Odkaz

• tensorflow.org - oficiální  stránky TensorFlow
• Projekt TensorFlow na GitHubu 

V sociálních sítích	Cvrlikání
Foto, video a zvuk	Youtube
Tematické stránky	GitHub otevřený rozbočovač