Что такое TensorFlow?

02.02.202502.02.2025

Как разработчики создают искусственный интеллект

TensorFlow — это набор инструментов и библиотек с открытым исходным кодом, которые помогают разработчикам создавать и обучать модели глубокого обучения.

Он стал одной из наиболее широко используемых программных платформ, поскольку позволяет относительно быстро и легко создавать сложные модели искусственного интеллекта (ИИ).

Джад Халифе, директор по продажам на Ближнем Востоке и в Турции в компании Dataiku, отметил, что одной из особенностей, делающих Tensorflow подходящим для машинного обучения, является то, что это сквозная структура, которая обеспечивает все: от предварительной обработки данных до развертывания моделей.

TensorFlow использует графы потоков данных для представления вычислений. Он делит это пространство с другой средой машинного обучения с открытым исходным кодом под названием PyTorch.

Фреймворк был разработан и выпущен командой Google Brain в ноябре 2015 года и получил крупное обновление в виде TensorFlow 2.0 в 2019 году.

Приложения TensorFlow могут работать как на обычных процессорах, так и на графических процессорах. Кроме того, пользователи Google Cloud могут запускать TensorFlow на собственных чипах TensorFlow Processing Unit (TPU) компании Google, которые предназначены для ускорения рабочих нагрузок TensorFlow.

Использование TensorFlow

TensorFlow имеет множество применений в различных отраслях. AirBnB использует его для улучшения обслуживания клиентов, Airbus — для обнаружения аномалий в телеметрических данных с Международной космической станции, а NASA — для поиска новых планет и борьбы с незаконной вырубкой лесов.

Наиболее важные области применения включают в себя:

Распознавание изображений: это одно из самых популярных применений TensorFlow. Разработчики могут использовать предварительно обученные модели TensorFlow или создавать собственные модели для распознавания и классификации объектов на цифровых изображениях и видео. Эта технология используется в таких областях, как анализ медицинских изображений и автономное вождение.

Обучение с подкреплением: Обучение с подкреплением (RL) подразумевает, что агент учится принимать решения, взаимодействуя со своей средой методом проб и ошибок. TensorFlow может выполнить эту задачу с помощью своей библиотеки TensorFlow Agents (TF-Agents), которая предоставляет платформу для создания и обучения агентов с подкреплением. Это особенно полезно в таких областях, как робототехника, где TensorFlow может помочь в разработке моделей, позволяющих роботам воспринимать окружающую среду и взаимодействовать с ней, тем самым улучшая такие задачи, как навигация.

Генеративно-состязательные сети (GAN): TensorFlow поставляется в комплекте с библиотекой TF-GAN, которая позволяет разработчикам легко реализовывать GAN. Эта обширная библиотека упрощает настройку и обучение моделей GAN. Эти модели затем можно использовать для таких задач, как создание различных реалистичных медиа.

Анализ временных рядов: TensorFlow предоставляет множество методов и моделей для анализа и прогнозирования временных рядов. Это полезно для прогнозирования результатов, обнаружения аномалий и финансового моделирования. Он широко используется для прогнозирования цен на акции, прогнозирования погоды и т д. Рекомендательные системы (например, та, что используется Netflix) являются одним из наиболее распространенных вариантов использования временных рядов.

Преимущества TensorFlow

TensorFlow обладает рядом преимуществ, которые делают его популярным выбором для разработки и развертывания моделей машинного обучения. Вот почему это первый выбор для многих разработчиков ИИ:

Масштабируемость: TensorFlow разработан с учетом масштабируемости, что позволяет ему эффективно работать на широком спектре устройств: от мобильных телефонов до высокопроизводительных серверов. Он также легко обрабатывает большие наборы данных и вычисления, как на локальной машине, так и распределенной по нескольким машинам или в облачной среде.

Поддержка нескольких устройств: TensorFlow поддерживает несколько устройств, таких как CPU, GPU, TPU и т д. Эта функция позволяет легко развертывать модели, созданные с помощью TensorFlow, на разных платформах без переписывания кода.

Параллелизм: распределяя рабочую нагрузку между несколькими процессорами или машинами, TensorFlow может значительно сократить время, необходимое для обучения модели. Это особенно полезно при работе с большими наборами данных и сложными моделями, обучение которых на одном устройстве в противном случае заняло бы много времени.

Открытый исходный код: TensorFlow имеет открытый исходный код, что означает, что его могут использовать разработчики искусственного интеллекта по всему миру. Открытый исходный код также способствует укреплению доверия и прозрачности. При поддержке Google у TensorFlow также есть очень активное и энергичное сообщество разработчиков, специалистов по данным и инженеров, которые работают вместе над изменением и расширением фреймворка, а также обеспечивают его поддержку.

Больше контроля для разработчиков: хотя TensorFlow использует Python в качестве интерфейсного API для создания приложений с использованием фреймворка, он также предоставляет оболочки для нескольких других языков программирования, включая C++ и Java. Это означает, что разработчики могут обучать и развертывать модели машинного обучения, не ограничиваясь языком программирования или платформой.

Большая экосистема: TensorFlow имеет богатую экосистему библиотек и инструментов, которые помогут вам быстрее и проще разрабатывать. К ним относятся TensorFlow Lite для мобильных и встраиваемых устройств, TensorFlow.js для веб-приложений, репозиторий предварительно обученных моделей TensorFlow Hub и многое другое.

Компоненты TensorFlow

TensorFlow имеет несколько ключевых компонентов, которые способствуют ее функциональности как одной из ведущих библиотек машинного обучения.

Тензоры: как следует из названия, тензоры являются важнейшим аспектом TensorFlow. Представьте себе тензор как многомерный массив. В TensorFlow все данные представлены в виде тензоров, которые являются основными структурами данных, используемыми для представления и обработки данных в TensorFlow.

Flow: Это еще один важный аспект TensorFlow. Как мы все знаем, TensorFlow вводит данные в виде тензоров. Этот ввод проходит ряд этапов. Слово «поток» относится к движению данных на различных этапах обучения модели или вывода.

Граф: Одной из причин популярности TensorFlow является его графовая архитектура. Все операции в TensorFlow представлены и выполняются в виде графиков, которые помогают определить, как данные обрабатываются в модели.

TensorBoard: TensorBoard — это инструмент визуализации, который помогает разработчикам отслеживать и понимать процесс обучения моделей машинного обучения в TensorFlow. В основном он используется для мониторинга и отладки моделей машинного обучения, а также для получения информации о том, как модели обучаются и выполняются.

Что такое TensorFlow Lite?

Хотя TensorFlow — превосходная библиотека для обучения и вывода моделей машинного обучения, для ее работы требуется мощный центральный процессор, графический процессор или TPU. В 2017 году Google выпустила TensorFlow Lite, что позволило разработчикам использовать опыт машинного обучения на мобильных и встраиваемых устройствах.

TensorFlow Lite, теперь называемый LiteRT, позволяет разработчикам развертывать модели машинного обучения на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как смартфоны, планшеты и другие устройства Интернета вещей.

«TensorFlow Lite обеспечивает эффективный вывод с минимальными вычислительными ресурсами, что делает его идеальным для приложений машинного обучения в реальном времени и с малой задержкой», — сказал Халифе.

Он настроен на скорость и оптимизирован по энергопотреблению для эффективной работы на устройствах с ограниченными аппаратными ресурсами. Модели, созданные с помощью TensorFlow Lite, достаточно легкие для развертывания на встраиваемых устройствах, таких как Raspberry Pi, и периферийных устройствах. Как и TensorFlow, LiteRT имеет открытый исходный код.