TensorFlow - TensorFlow

TensorFlow
TensorFlowLogo.svg
ӘзірлеушілерGoogle Brain Команда[1]
Бастапқы шығарылым2015 жылғы 9 қараша; 5 жыл бұрын (2015-11-09)
Тұрақты шығарылым
2.3.1[2] / 2020 жылғы 24 қыркүйек; 2 ай бұрын (2020-09-24)
Репозиторийgithub.com/ тензорфлоу/ тензорфлоу
ЖазылғанPython, C ++, CUDA
ПлатформаLinux, macOS, Windows, Android, JavaScript[3]
ТүріМашиналық оқыту кітапхана
ЛицензияApache лицензиясы 2.0
Веб-сайтwww.tensorflow.org

TensorFlow Бұл Тегін және ашық көзі бағдарламалық кітапхана үшін машиналық оқыту. Оны бірқатар тапсырмалар бойынша қолдануға болады, бірақ ерекше назар аударады оқыту және қорытынды туралы терең нейрондық желілер.[4][5]

Tensorflow - символикалық математикалық кітапхана деректер ағыны және дифференциалданатын бағдарламалау. Ол зерттеу үшін де, өндіріс үшін де қолданылады Google.[6][7][8]

TensorFlow әзірлеген Google Brain ішкі команда Google пайдалану. Ол астында шығарылды Apache лицензиясы 2.0 2015 жылы.[1][9]

Тарих

DistBelief

2011 жылдан бастап Google Brain DistBelief-ті а меншіктік машиналық оқыту негізделген жүйе терең оқыту нейрондық желілер. Оны қолдану әр түрлі бағытта тез өсті Әліппе ғылыми және коммерциялық қосымшалардағы компаниялар.[10][11] Google бірнеше компьютерлік ғалымдарды тағайындады, соның ішінде Джефф Дин, жеңілдету және рефактор DistBelief-тің кодтық базасы TensorFlow-қа айналған жылдам, сенімді қолданбалы кітапханаға айналды.[12] 2009 жылы басқарған команда Джеффри Хинтон, жалпылама түрде жүзеге асырылды көшіру және генерациялауға мүмкіндік беретін басқа жақсартулар нейрондық желілер айтарлықтай жоғары дәлдікпен, мысалы, қателіктердің 25% төмендеуі сөйлеуді тану.[13]

TensorFlow

TensorFlow - бұл Google Brain-дің екінші буын жүйесі. 1.0.0 нұсқасы 2017 жылғы 11 ақпанда шығарылды.[14] Әзірге анықтамалық енгізу TensorFlow бірнеше құрылғыларда жұмыс істей алады CPU және Графикалық процессорлар (міндетті емес CUDA және SYCL үшін кеңейтімдер графикалық өңдеу қондырғыларындағы жалпы мақсаттағы есептеу ).[15] TensorFlow 64-битте қол жетімді Linux, macOS, Windows, оның ішінде мобильді есептеу платформалары Android және iOS.

Оның икемді архитектурасы әр түрлі платформаларда (CPU, GPU, ТПУ ), және жұмыс үстелдерінен бастап серверлер кластерлеріне мобильді және шеткі құрылғыларға дейін.

TensorFlow есептеулері былайша өрнектеледі мемлекеттік деректер ағыны графиктер. TensorFlow атауы осындай нейрондық желілер көп өлшемді мәліметтер массивінде орындайтын операциялардан туындайды, олар деп аталады тензорлар. Кезінде Google I / O конференциясы 2016 жылдың маусымында Джефф Дин 1500 репозитарий бар екенін мәлімдеді GitHub TensorFlow туралы айтты, оның тек 5-уі Google-дан.[16]

2017 жылдың желтоқсанында Google, Cisco, RedHat, CoreOS және CaiCloud әзірлеушілері таныстырды Кубефлоу конференцияда. Kubeflow TensorFlow қосылымын пайдалануға және орналастыруға мүмкіндік береді Кубернет.

2018 жылдың наурыз айында Google TensorFlow.js 1.0 нұсқасын машиналық оқытуға арналған деп жариялады JavaScript.[17]

2019 жылдың қаңтарында Google TensorFlow 2.0 туралы жариялады.[18] Ол 2019 жылдың қыркүйек айында ресми түрде қол жетімді болды.[19]

2019 жылдың мамырында Google TensorFlow Graphics-ті компьютерлік графикада терең білім алуға арналған деп жариялады.[20]

Тензорды өңдеу блогы (TPU)

2016 жылдың мамырында Google өзінің Тензорды өңдеу қондырғысы (TPU), ан қолданбалы интегралды схема (ASIC, аппараттық чип) үшін арнайы салынған машиналық оқыту және TensorFlow үшін арнайы жасалған. TPU - бұл бағдарламаланатын ИИ үдеткіші жоғары қамтамасыз етуге арналған өткізу қабілеті дәлдігі төмен арифметикалық (мысалы, 8 бит ) емес, модельдерді қолдануға немесе іске қосуға бағытталған оқыту оларды. Google өздерінің деректер орталықтарында бір жылдан астам уақыт бойы TPU-ларды басқарып келе жатқанын және оларды жеткізуге болатындығын анықтады шама жақсы оңтайландырылған бір ваттға өнімділігі машиналық оқытуға арналған.[21]

2017 жылдың мамырында Google екінші буын туралы, сондай-ақ TPU қол жетімділігі туралы жариялады Google Compute Engine.[22] Екінші буындағы ТПУ 180 терафлопқа дейін өнімділікті ұсынады, ал 64 ТПУ кластерлерінде 11,5 петафлопқа дейін жеткізеді.

2018 жылдың мамырында Google 420 терафлопқа дейін және 128 ГБ жоғары өнімділікті ұсынатын үшінші буындағы TPU-ларды жариялады. өткізу қабілеттілігі жады (HBM). Cloud TPU v3 Pods 100-ден астам петафлоп өнімділігі мен 32 ТБ HBM ұсынады.[23]

2018 жылдың ақпанында Google TPU-ді бета-нұсқасында қол жетімді етіп жасайтынын мәлімдеді Google Cloud Platform.[24]

TPU жиегі

2018 жылдың шілде айында Edge TPU жарияланды. Edge TPU - бұл Google-дің мақсаты ASIC TensorFlow Lite машиналық оқыту (ML) модельдерін смартфондар сияқты шағын клиенттік есептеу құрылғыларында басқаруға арналған чип[25] ретінде белгілі есептеу техникасы.

TensorFlow Lite

2017 жылдың мамырында Google TensorFlow Lite мобильді дамытуға арналған бағдарламалық жасақтама туралы жариялады.[26] 2019 жылдың қаңтарында TensorFlow тобы Android құрылғыларында OpenGL ES 3.1 Compute Shaders және iOS құрылғыларында Metal Compute Shaders бар мобильді GPU қорытынды қозғалтқышының алдын ала шолуын шығарды.[27] 2019 жылдың мамырында Google өздерінің TensorFlow Lite Micro (сондай-ақ микроконтроллерлер үшін TensorFlow Lite деп аталады) және АРМ uTensor біріктірілуі мүмкін.[28]

TensorFlow Lite қолданады FlatBuffers желілік модельдер үшін деректерді сериялау форматы ретінде, қашып Хаттама буферлері стандартты TensorFlow модельдері қолданатын формат.

Pixel Visual Core (ПВХ)

2017 жылдың қазан айында Google Google Pixel 2 олардың ерекшеліктері Pixel Visual Core (ПВХ), толығымен бағдарламаланатын сурет, көру және ИИ мобильді құрылғыларға арналған процессор. ПВХ TensorFlow-ты машиналық оқытуға қолдайды (және Halide кескінді өңдеуге арналған).

Қолданбалар

Google ресми түрде шығарылды RankBrain 2015 жылғы 26 қазанда TensorFlow қолдауымен.

Google TensorFlow Jupyter ноутбук ортасы болып табылатын Colaboratory-ті шығарды, оны пайдалану үшін ешқандай орнатуды қажет етпейді.[29]

Machine Learning Crash Course (MLCC)

2018 жылдың 1 наурызында Google өзінің Machine Learning Crash Course (MLCC) шығарды. Бастапқыда Google қызметкерлерін практикалық құралдармен жабдықтауға көмектесу үшін жасалған жасанды интеллект және машиналық оқытудың негіздері, Google әлемге бірнеше қалаларда ақысыз TensorFlow семинарларын өткізіп, бұл курсты көпшілікке жария етпеді.[30]

TensorFlow 2.0

TensorFlow-тың зерттеу жұмыстары арасындағы нарықтағы үлесі басымдыққа қарай төмендей бастаған кезде PyTorch[31] TensorFlow командасы 2019 жылдың қыркүйек айында кітапхананың жаңа негізгі нұсқасының шығуы туралы жариялады. TensorFlow 2.0 көптеген өзгертулер енгізді, олардың ішіндегі ең маңыздысы - статикалық есептеу графигінен автоматты дифференциалдау схемасын өзгерткен TensorFlow ынтасы. «Іске қосу» бастапқыда танымал болған схема Chainer және кейінірек PyTorch.[32] Басқа маңызды өзгерістерге ескі кітапханаларды жою, TensorFlow-тың әр түрлі нұсқаларындағы оқытылған модельдер арасындағы өзара үйлесімділік және GPU-дегі өнімділікті жақсарту кірді.[33][бастапқы емес көз қажет ]

Ерекшеліктер

TensorFlow тұрақты қамтамасыз етеді Python (барлық платформалардағы 3.7 нұсқасы үшін)[34] және C API;[35] және API кері үйлесімділік кепілдігі жоқ: C ++, Барыңыз, Java,[36] JavaScript[3] және Свифт (мерзімінен бұрын босату).[37][38] Үшінші тарап пакеттері қол жетімді C #,[39][40] Хаскелл,[41] Джулия,[42] MATLAB,[43] R,[44] Скала,[45] Тот,[46] OCaml,[47] және Хрусталь.[48]

«Жаңа тілдік қолдауды С API-нің жоғарғы жағында құру керек. Алайда, [..] барлық функциялар әлі С тілінде қол жетімді емес.»[49] Біршама функционалдылықты Python API қамтамасыз етеді.

Қолданбалар

Түпнұсқа фотосурет (сол жақта) және TensorFlow көмегімен жүйке стилі қолданылған (оң жақта)

TensorFlow негізін қалайтын қосымшалардың ішінде автоматтандырылған кескінге жазу сияқты бағдарламалық жасақтама DeepDream.[50]

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б «Несиелер». TensorFlow.org. Алынған 10 қараша, 2015.
  2. ^ «TensorFlow шығарылымы». Алынған 24 қыркүйек, 2020.
  3. ^ а б «TensorFlow.js». Алынған 28 маусым, 2018.
  4. ^ «TensorFlow: ауқымды машиналық оқыту жүйесі» (PDF). 2016. Журналға сілтеме жасау қажет | журнал = (Көмектесіңдер)
  5. ^ Google (2015). TensorFlow: ашық қайнар көзі бар машиналық оқыту. «Бұл машинаны оқытуға арналған бағдарламалық жасақтама қабылдау және тілді түсінудің әртүрлі түрлері үшін қолданылады» - Джеффри Дин, минут 0:47 / 2:17, YouTube-тегі клиптен
  6. ^ TensorFlow 2015 туралы Google бейнеклипі 0 минутта: 15/2: 17
  7. ^ TensorFlow 2015 туралы Google бейнеклипі 0: 26/2: 17 минутта
  8. ^ Дин және басқалар 2015 ж, б. 2018-04-21 121 2
  9. ^ Metz, Cade (2015 жылғы 9 қараша). «Google Just Open Sourced TensorFlow, оның жасанды интеллект қозғалтқышы». Сымды. Алынған 10 қараша, 2015.
  10. ^ Дин, Джефф; Монга, Раджат; т.б. (9 қараша, 2015). «TensorFlow: гетерогенді жүйелерде масштабты оқыту» (PDF). TensorFlow.org. Google зерттеуі. Алынған 10 қараша, 2015.
  11. ^ Перес, Сара (2015 жылғы 9 қараша). «Google Photos ашық іздеу құралдары, Google Photos іздеу, ақылды жауап және басқалардың артында машиналық оқыту әдісі». TechCrunch. Алынған 11 қараша, 2015.
  12. ^ Oremus, Will (9 қараша, 2015). «TensorFlow деген не және неге Google бұған қатты қуанады?». Шифер. Алынған 11 қараша, 2015.
  13. ^ Уорд-Бейли, Джефф (25 қараша, 2015). «Google төрағасы: біз жасанды интеллект бойынша» нақты жетістіктерге «жетеміз». CSMonitor. Алынған 25 қараша, 2015.
  14. ^ «Tensorflow шығарылымы 1.0.0».
  15. ^ Metz, Cade (2015 жылғы 10 қараша). «TensorFlow, Google-дің ашық қайнар көзі, жылдам өзгеретін жабдық әлеміне нұсқайды». Сымды. Алынған 11 қараша, 2015.
  16. ^ Машиналық оқыту: Google I / O 2016 минуты 07: 30/44: 44 рұқсат күні = 2016-06-05
  17. ^ TensorFlow (30.03.2018). «TensorFlow.js-ті енгізу: Javascript-тегі машиналық оқыту». Орташа. Алынған 24 мамыр, 2019.
  18. ^ TensorFlow (14 қаңтар, 2019). «TensorFlow 2.0-де не болады». Орташа. Алынған 24 мамыр, 2019.
  19. ^ TensorFlow (30 қыркүйек, 2019). «TensorFlow 2.0 енді қол жетімді!». Орташа. Алынған 24 қараша, 2019.
  20. ^ TensorFlow (9 мамыр, 2019). «TensorFlow графикасын енгізу: компьютерлік графика терең білім алуға мүмкіндік береді». Орташа. Алынған 24 мамыр, 2019.
  21. ^ Джуппи, норма. «Google машинаны оқыту тапсырмаларын TPU теңшелетін чипімен толықтырады». Google Cloud Platform блогы. Алынған 19 мамыр, 2016.
  22. ^ «Біздің жаңа Google Cloud TPU-да машиналық оқыту модельдерін құру және оқыту». Google. 2017 жылғы 17 мамыр. Алынған 18 мамыр, 2017.
  23. ^ «Бұлтты ТПУ». Google Cloud. Алынған 24 мамыр, 2019.
  24. ^ «Бұлтты TPU машиналарын оқыту үдеткіштері енді бета нұсқасында қол жетімді». Google Cloud Platform блогы. Алынған 12 ақпан, 2018.
  25. ^ Кунду, Кишалая (26.07.2018). «Google Edge TPU, Cloud IoT Edge Cloud Next 2018-те жариялайды». Beebom. Алынған 2 ақпан, 2019.
  26. ^ «Google-дің машиналық оқытудың жаңа жүйесі сіздің телефоныңызға көбірек жасанды интеллект қосады».
  27. ^ TensorFlow (16 қаңтар, 2019). «TensorFlow Lite қазір мобильді графикалық процессорлармен жылдамырақ (Developer Preview)». Орташа. Алынған 24 мамыр, 2019.
  28. ^ «uTensor және Tensor ағыны туралы хабарлама | Mbed». os.mbed.com. Алынған 24 мамыр, 2019.
  29. ^ «Колаборатория - Google». research.google.com. Алынған 10 қараша, 2018.
  30. ^ «TensorFlow API интерфейсі бар машиналық оқыту курсы».
  31. ^ Ол, Гораций (10 қазан 2019). «2019 жылы машиналық оқыту шеңберінің жағдайы». Градиент. Алынған 22 мамыр, 2020.
  32. ^ Ол, Гораций (10 қазан 2019). «2019 жылы машиналық оқыту шеңберінің жағдайы». Градиент. Алынған 6 шілде, 2020.
  33. ^ «TensorFlow 2.0 енді қол жетімді!». TensorFlow блогы. 2019 жылғы 30 қыркүйек. Алынған 22 мамыр, 2020.
  34. ^ «TensorFlow барлық белгілері | TensorFlow». TensorFlow. Алынған 18 ақпан, 2018.
  35. ^ «TensorFlow нұсқасының үйлесімділігі | TensorFlow». TensorFlow. Алынған 10 мамыр, 2018. Кейбір API функциялары «экспериментальды» деп айқын белгіленеді және кішігірім шығарылымдар арасында артқа сәйкес келмейтін жолдармен өзгеруі мүмкін. Олардың қатарына басқа тілдер де енеді
  36. ^ «API құжаттамасы». Алынған 27 маусым, 2018.
  37. ^ TensorFlow (26.04.2018). «TensorFlow үшін Swift-ті ұсыну». Орташа. Алынған 14 тамыз, 2019. Swift-те жазылған TensorFlow API орамасы ғана емес
  38. ^ «Swift for TensorFlow». Алынған 28 маусым, 2018. Swift for TensorFlow - ерте сатыдағы ғылыми жоба. Ол ашық қайнар көзді дамытуға мүмкіндік берді және машиналық оқыту әзірлеушілерінің жалпы қолданысына әлі дайын емес. API кез келген уақытта өзгертілуі мүмкін.
  39. ^ Иказа, Мигель де (17.02.2018). «TensorFlowSharp: .NET тілдеріне арналған TensorFlow API». Алынған 18 ақпан, 2018.
  40. ^ Чен, Хайпин (11 желтоқсан, 2018). «TensorFlow.NET: .NET TensorFlow стандартты байланыстары». Алынған 11 желтоқсан, 2018.
  41. ^ «haskell: TensorFlow үшін Haskell байланыстыруы». тензор ағыны. 17 ақпан, 2018. Алынған 18 ақпан, 2018.
  42. ^ Малмо, Джон (12 тамыз, 2019). «TensorFlow үшін Джулия орамасы». Алынған 14 тамыз, 2019. sin, * (матрицалық көбейту),. * (элементтік көбейту) және т.с.с. сияқты амалдар [..]. Tf.matmul сияқты мамандандырылған функцияларды үйренуді қажет ететін Python-мен салыстырыңыз.
  43. ^ «TensorFlow өзегіне арналған MATLAB орамасы». 2019 жылғы 3 қараша. Алынған 13 ақпан, 2020.
  44. ^ «tensorflow: R үшін TensorFlow». RStudio. 17 ақпан, 2018. Алынған 18 ақпан, 2018.
  45. ^ Платаниос, Энтони (17.02.2018). «tensorflow_scala: Scala бағдарламалау тіліне арналған TensorFlow API». Алынған 18 ақпан, 2018.
  46. ^ «тат: TensorFlow үшін тот тілінің байланысы». тензор ағыны. 17 ақпан, 2018. Алынған 18 ақпан, 2018.
  47. ^ Мазаре, Лоран (16.02.2018). «tensorflow-ocaml: TensorFlow үшін OCaml байланыстары». Алынған 18 ақпан, 2018.
  48. ^ «fazibear / tensorflow.cr». GitHub. Алынған 10 қазан, 2018.
  49. ^ «TensorFlow басқа тілдерде | TensorFlow өзегі». TensorFlow. Алынған 14 тамыз, 2019.
  50. ^ Бирн, Майкл (11 қараша, 2015). «Google бүкіл компьютерлік кітапхананы ашық бастапқы бағдарламалық жасақтама ретінде ұсынады». Орынбасары. Алынған 11 қараша, 2015.

Библиография

Сыртқы сілтемелер