TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного и глубокого обучения, разработанная командой Google Brain. Это одна из самых популярных библиотек, используемых в области искусственного интеллекта, и она широко используется исследователями, практиками и организациями. Библиотека была впервые выпущена в 2015 году и с тех пор претерпела значительные обновления и улучшения.
Основная цель TensorFlow — упростить процесс построения и обучения моделей машинного обучения. Он предоставляет гибкую и высокопроизводительную платформу для создания и обучения сложных моделей и поддерживает широкий спектр вариантов использования, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и обучение с подкреплением. Библиотека спроектирована так, чтобы быть масштабируемой и производительной, что делает ее подходящей для обучения моделей на больших наборах данных и развертывания моделей в производственных средах.
TensorFlow Core является сердцем библиотеки TensorFlow и предоставляет низкоуровневый API для создания и обучения моделей машинного обучения. API спроектирован так, чтобы быть гибким и позволять создавать собственные модели, а также использовать предварительно созданные модели из библиотеки TensorFlow или из других источников.
TensorFlow Core API основан на тензорах, которые представляют собой многомерные массивы, представляющие входные и выходные данные модели машинного обучения. API позволяет пользователю определять вычисления для тензоров, а затем выполнять эти вычисления в графе вычислений. Этот граф вычислений представляет собой ориентированный ациклический граф, представляющий операции, выполняемые над тензорами, и механизм выполнения TensorFlow выполняет его.
Одним из ключевых преимуществ TensorFlow Core является то, что он позволяет создавать сложные модели с несколькими этапами, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). API предоставляет множество операций для построения этих моделей, таких как свертка, объединение в пул и функции активации. API также поддерживает предварительно обученные модели, которые можно настроить для конкретных задач или использовать в качестве отправной точки для создания пользовательской модели.
TensorFlow Estimators — это высокоуровневый API для создания и обучения моделей машинного обучения в TensorFlow. API предоставляет готовые модели для распространенных вариантов использования, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. API также предоставляет инструменты для обучения, оценки и развертывания моделей, упрощая практикам начало работы с TensorFlow.
Оценщики TensorFlow предоставляют простой и интуитивно понятный интерфейс для построения и обучения моделей машинного обучения. API абстрагируется от низкоуровневых деталей TensorFlow Core API, позволяя пользователю сосредоточиться на самой модели, а не на деталях базовой реализации. API также предоставляет множество готовых моделей, которые можно настроить для конкретных задач или использовать в качестве отправной точки для создания пользовательской модели.
TensorFlow Keras — это высокоуровневый API для создания и обучения моделей машинного обучения в TensorFlow, созданный поверх API TensorFlow Core. API разработан, чтобы быть удобным для пользователя и обеспечивать плавный и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения моделей машинного обучения. API также полностью совместим с популярной библиотекой Python, Keras, что позволяет специалистам легко начать работу с TensorFlow.
TensorFlow предоставляет инструменты для развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производственных средах. Библиотека предоставляет различные варианты развертывания, включая обслуживание моделей на локальных компьютерах, в облаке или на мобильных устройствах. Библиотека также предоставляет инструменты для управления и мониторинга развернутых моделей, упрощая организациям управление и поддержку своих моделей машинного обучения в производственной среде.
