TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习[5]目前广泛地用于研究和生产中,比如Google商业产品[6]:p.2,如语音识别GmailGoogle 相册和搜索[5]:0:26/2:17,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

Quick Facts 开发者, 首次发布 ...
TensorFlow
开发者谷歌大脑团队[1]
首次发布2015年11月9日,​9年前​(2015-11-09
当前版本
  • 2.14.0-rc1(2023年8月28日;最终测试版本)[2]
  • 2.15.0(2023年11月14日;稳定版本)[3]
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源代码库 编辑维基数据链接
编程语言PythonC++CUDA
平台LinuxmacOSWindowsAndroid
类型机器学习
许可协议Apache 2.0开源许可证
网站www.tensorflow.org
tensorflow.google.cn[4]
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TensorFlow最初由谷歌大脑团队开发,用于Google的研究和生产,于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布。[1][7]

历史

DistBelief

从2010年开始,谷歌大脑建立DistBelief作为他们的第一代专有机器学习系统。50多个团队在Google和其他Alphabet公司在商业产品部署了DistBelief的深度学习神经网络,包括Google搜索Google语音搜索、广告、Google 相册Google地图Google街景Google翻译YouTube[6][8]Google指派计算机科学家,如杰弗里·辛顿杰夫·迪恩,简化和重构DistBelief的代码库,使其变成一个更快、更健壮的应用级别代码库,形成了TensorFlow。[9]2009年,Hinton领导的研究小组大大减少使用DistBelief的神经网络的错误数量,通过Hinton在广义反向传播的科学突破。最值得注意的是,Hinton的突破直接使Google语音识别软件中的错误减少至少25%。[10]

TensorFlow

TensorFlow是谷歌大脑的第二代机器学习系统。

从0.8.0版本(发布于2016年4月)开始原生的支持分布式运行。

从0.9.0版本(发布于2016年6月)开始支持iOS。

从0.12.0版本(发布于2016年12月)开始支持Windows系统。该移植代码主要由微软贡献。

1.0.0版本发布于2017年2月11日。虽然参考实现运行在单台设备,TensorFlow可以运行在多个CPUGPU(和可选的CUDA扩展和图形处理器通用计算SYCL扩展)。[11]TensorFlow可用于64位LinuxmacOSWindows,以及移动计算平台,包括AndroidiOS

TensorFlow的计算使用有状态的数据流图表示。TensorFlow的名字来源于这类神经网络对多维数组执行的操作。这些多维数组被称为张量(Tensor)。2016年6月,Jeff Dean称在GitHub有1500个库使用了TensorFlow,其中只有5个来自Google。[12]

张量处理单元(TPU)

2016年5月,Google宣布了张量处理单元(TPU),一个专为机器学习和TensorFlow全定制专用集成电路。TPU是一个可编程的人工智能加速器,提供高吞吐量的低精度计算(如8位),面向使用或运行模型而不是训练模型。Google宣布他们已经在数据中心中运行TPU长达一年多,发现它们对机器学习提供一个数量级更优的每瓦特性能。[13]

2017年5月Google宣布第二代张量处理单元,并在Google计算引擎中可用。[14]第二代TPU提供最高180 teraflops性能,组装成64个TPU的集群时提供最高11.5 petaflops性能。

TensorFlow Lite

2017年5月Google宣布从Android Oreo开始,提供一个专用于Android开发的软件栈TensorFlow Lite[15]

用于搜索引擎

Google于2015年10月26日正式发布了RankBrain英语RankBrain,由TensorFlow支持。

TensorFlow 2

随着TensorFlow在研究论文上的市场份额因PyTorch的优势而衰减[16],在2019年9月TensorFlow团队宣布了程序库的一个新的主要版本。TensorFlow 2.0介入了很多变更,最重要的是TensorFlow eager,它将自动微分的方案,从静态计算的图,变更为“运行时定义”的方案,它最初因Chainer英语Chainer和后来的PyTorch而流行[16]。其他主要的变更包括移除一些旧库,在不同版本的TensorFlow的训练模型之间的交叉兼容性,还有在GPU上性能的显著改进[17]

使用

TensorFlow充当机器学习的核心平台和函数库。TensorFlow的API使用Keras来允许用户制作自己的机器学习模型[18]。除了建造和训练它他们的模型之外,TensorFlow还能帮助装载数据来训练模型,并使用TensorFlow Serving来部署它[19]

TensorFlow提供了一个Python API[20],以及C++[21]、Haskell[22]、Java[23]、Go[24]和Rust[25]API。第三方包可用于C#[26]、.NET Core[27]、Julia[28]、R[29]和Scala[30]

应用

广泛的应用程序使用TensorFlow作为基础,其中它已成功实现自动化图像字幕软件,例如DeepDream英语DeepDream[31]2015年10月26日,Google正式启用了由TensorFlow提供支持的RankBrain英语RankBrain。RankBrain现在处理大量的搜索查询,替换和补充传统的静态算法搜索结果。[32]

参见

引用

外部链接

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