TensorFlow

TensorFlow
Тип	Библиотека для машинного обучения
Разработчик	Google Brain[2]
Написана на	Python, C++, CUDA
Операционные системы	Windows, Linux, macOS, iOS и Android
Языки интерфейса	en-US
Дата выпуска	9 ноября 2015
Аппаратные платформы	Linux, macOS, Windows
Последняя версия	2.16.1 (3 марта 2024)[1]
Репозиторий	github.com/tensorflow/te…
Состояние	Активна
Лицензия	Apache License 2.0[3]
Сайт	tensorflow.org
Медиафайлы на Викискладе

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^[4]. 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#, C++, Haskell, Java, Go, JavaScript 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^[5][6].

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^[7][8]. 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^[9]. 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 %)^[10].

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.^[11] 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.^[12]

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-битных процессоров) и направленной скорее на применение моделей, чем на их обучение^{[источник не указан 1331 день]}.

Сообщалось, что после использования TPU в собственных задачах Google по обработке данных удалось добиться на порядок лучших показателей продуктивности на ватт затраченной энергии^[13].

Поскольку доля рынка TensorFlow среди исследовательских работ сокращалась в пользу PyTorch, команда TensorFlow объявила о выпуске новой основной версии библиотеки в сентябре 2019 года. Изменил схему автоматического дифференцирования со статического вычислительного графа на схему «Определить-запуском», первоначально ставшую популярной благодаря Chainer, а затем PyTorch.^[14]

TensorFlow хорошо подходит для автоматизированной аннотации изображений в таких системах как DeepDream^{[англ.][15]}. Также с 26 октября 2015 года Google использует систему RankBrain для увеличения релевантности ранжировки поисковой выдачи Google. RankBrain основан на TensorFlow^[16].

TensorFlow позволяет проводить обучение генеративно-состязательных сетей (GAN)^[17].

Интеграция TensorFlow с Python обеспечивается дистрибутивом Anaconda.

• Сравнение программ глубинного обучения

• Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем = Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems. — Вильямс, 2018. — 688 с. — ISBN 978-5-9500296-2-2, 978-1-491-96229-9.
• Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow = Deep learning with Keras. — ДМК-Пресс, 2017. — 294 с. — ISBN 978-5-97060-573-8.

• tensorflow.org — официальный сайт TensorFlow (англ.)
• Проект TensorFlow на сайте GitHub (англ.)