Главная
Новости
Статьи
Ремонт
Каркасный дом
Несущие конструкции
Металлические конструкции
Прочность дорог
Дорожные материалы
Стальные конструкции
Грунтовые основания
Опорные сооружения




16.05.2021


08.05.2021


07.05.2021


07.05.2021


06.05.2021


05.05.2021


05.05.2021





Яндекс.Метрика

TensorFlow

25.01.2021

TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google. Основной API для работы с библиотекой реализован для Python, также существуют реализации для R, C Sharp, C++, Haskell, Java, Go и Swift.

Является продолжением закрытого проекта DistBelief. Изначально TensorFlow была разработана командой Google Brain для внутреннего использования в Google, в 2015 году система была переведена в свободный доступ с открытой лицензией Apache 2.0.

История

DistBelief

Закрытая система машинного обучения DistBelief разрабатывалась Google Brain для внутренних проектов с 2011 года для работы с нейронными сетями глубокого обучения. Она стала использоваться во многих исследовательских и коммерческих проектах группы фирм холдинга Alphabet. После успеха DistBelief, фирма Google решила вывести проект на новый уровень, и для рефакторинга выделила группу из нескольких разработчиков, в которую вошёл Джефф Дин; целью группы было упрощение и оптимизация кодов библиотеки, увеличение надёжности и удобства пользования. Новая библиотека получила название TensorFlow. В 2013 году к проекту присоединился Джеффри Хинтон — учёный, под руководством которого в 2009 году был создан метод обобщённого обратного распространения ошибки и ряд других улучшений, позволившие существенно улучшить точность нейронных сетей (что привело, в частности, к снижению погрешности в распознавании речи на 25 %).

TensorFlow

TensorFlow 9 ноября 2015 года был открыт для свободного доступа. TensorFlow является системой машинного обучения Google Brain второго поколения. В то время как эталонная реализация работает на единичных устройствах, TensorFlow может работать на многих параллельных процессорах, как CPU, так и GPU, опираясь на архитектуру CUDA для поддержки вычислений общего назначения на графических процессорах. TensorFlow доступна для 64-разрядных Linux, macOS, Windows, и для мобильных вычислительных платформ, включая Android и iOS.

Вычисления TensorFlow выражаются в виде потоков данных через граф состояний. Название TensorFlow происходит от операций с многомерными массивами данных, которые также называются «тензорами». В июне 2016 года Джефф Дин из Google отметил, что к TensorFlow обращались 1500 репозиториев на GitHub, и только 5 из них были от Google.

Тензорный процессор

В мае 2016 года Google сообщила о применении для задач глубинного обучения аппаратного ускорителя собственной разработки — тензорного процессора (TPU) — специализированной интегральной схемы, адаптированной под задачи для TensorFlow, и обеспечивающей высокую производительность в арифметике пониженной точности (например, для 8-битной архитектуры) и направленной скорее на применение моделей, чем на их обучение.

Сообщалось, что после использования TPU в собственных задачах Google по обработке данных удалось добиться на порядок лучших показателей продуктивности на ватт затраченной энергии.

Применение

TensorFlow хорошо подходит для автоматизированной аннотации изображений в таких системах как DeepDream. Также с 26 октября 2015 года Google использует систему RankBrain для увеличения релевантности ранжировки поисковой выдачи Google. RankBrain основан на TensorFlow.

TensorFlow позволяет проводить обучение генеративно-состязательных сетей (GAN).

Интеграция TensorFlow с Python обеспечивается дистрибутивом Anaconda.