TensorFlow היא ספריית תוכנה עם קוד פתוח בחינם וניתנת לזרימת נתונים ותכנות שונות על מגוון משימות. זוהי ספריית מתמטיקה סמלית, ומשמשת גם ליישומי למידת מכונה כמו רשתות עצביות. הוא משמש הן למחקר והן להפקה ב- Google.‍
TensorFlow פותח על ידי צוות המוח של גוגל לשימוש פנימי בגוגל. זה שוחרר תחת רישיון Apache 2.0 בנובמבר 9, 2015.
החל מ- 2011, Google Brain בנתה את DistBelief כמערכת לימוד מכונה קניינית המבוססת על רשתות עצביות למידה עמוקות. השימוש בו צמח במהירות בקרב חברות אלפבית מגוונות הן במחקרים והן ביישומים מסחריים. גוגל הקצתה מדעני מחשבים מרובים, כולל ג'ף דין, לפשט ולחדש את בסיס הבסיס של DistBelief לספרייה מהירה יותר וחזקה יותר, שהפכה ל- TensorFlow. ב- 2009, הצוות, בראשות ג'פרי היינטון, יישם פרופורציה כללית ושיפורים אחרים המאפשרים ליצור רשתות עצביות עם דיוק גבוה משמעותית, למשל הפחתה של 25% בשגיאות בזיהוי דיבור.
TensorFlow היא מערכת הדור השני של Google Brain. גרסה 1.0.0 שוחררה בפברואר 11, 2017. בעוד שיישום ההפניה פועל במכשירים בודדים, TensorFlow יכול לרוץ על מספר מעבדים ו- GPUs (עם סיומות אופציונליות CUDA ו- SYCL למחשוב לשימוש כללי ביחידות עיבוד גרפי). TensorFlow זמין בפלטפורמות מחשוב לינוקס, macOS, Windows ומכשירים ניידים כולל אנדרואיד ו- iOS.
הארכיטקטורה הגמישה שלה מאפשרת פריסה קלה של חישוב במגוון פלטפורמות (מעבדים, GPUs, TPUs), ומשולחנות עבודה לאשכולות שרתים למכשירים ניידים וקצהיים.
חישובי TensorFlow באים לידי ביטוי כתרשימי זרם נתונים מצבי. השם TensorFlow נובע מהפעולות שרשתות עצביות כאלה מבצעות במערכי נתונים רב מימדיים, המכונים טנורים. במהלך ועידת ה- I / O של גוגל ביוני 2016, ג'ף דין הצהיר כי מאגרי 1,500 ב- GitHub הזכירו את TensorFlow, שרק 5 מהם היו מגוגל.
בחודש מרץ 2018, גוגל הכריזה על גרסת ה- TensorFlow.js 1.0 ללימוד מכונה ב- JavaScript ו- TensorFlow Graphics ללמידה מעמיקה בגרפיקה ממוחשבת.
בינואר ה- 2019, גוגל הודיעה על TensorFlow 2.0.
יחידת עיבוד טנסור (TPU)
בחודש מאי 2016, גוגל הכריזה על יחידת עיבוד Tensor (TPU), מעגל משולב ספציפי ליישום (שבב חומרה) שנבנה במיוחד ללימוד מכונות ומותאם במיוחד עבור TensorFlow. TPU הוא מאיץ AI לתכנות המיועד לספק תפוקה גבוהה של חשבון אורך דיוק נמוך (למשל, 8-bit), ומכוונים לשימוש במודלים או בהפעלתם במקום להכשיר אותם. גוגל הודיעה כי הם מנהלים מכשירי TPU במרכזי הנתונים שלהם כבר יותר משנה, ומצאה שהם מספקים ביצועי אופטימיזציה בסדר גודל טוב יותר לכל וואט ללימוד מכונה.
בחודש מאי 2017 הודיעה גוגל על ​​הדור השני, כמו גם על הזמינות של מכשירי ה- TPU במנוע המחשבים של גוגל. מכשירי ה- TPU של הדור השני מספקים עד 180 טרה-פלאפים של ביצועים, וכאשר הם מסודרים לאשכולות של TPUs של 64, מספקים עד פלאפ-אפ 11.5.
בחודש מאי 2018, גוגל הודיעה על TPUs מהדור השלישי שמספקים עד 420 טרה-פלאפ של ביצועים ו- 128 GB HBM. תרמילי Cloud TPU v3 מציעים 100 + petaflops של ביצועים ו- 32 TB HBM.
בפברואר 2018 הודיעה גוגל כי הם מעמידים TPUs זמינים בבטא בפלטפורמת הענן של גוגל.
קצה TPU
ביולי 2018 הוכרז ה- TPU Edge. Edge TPU הוא שבב ה- ASIC הבנוי למטרה של גוגל, המיועד להריץ דגמי TensorFlow Lite למידה (ML) במכשירי מחשוב לקוח קטנים כמו סמארטפונים המכונים מחשוב קצה.
TensorFlow Lite
במאי 2017, גוגל הודיעה על ערימת תוכנה המיועדת במיוחד לפיתוח סלולרי, TensorFlow Lite. בינואר 2019, צוות TensorFlow שיחרר תצוגה מקדימה של מפתח של מנוע ההסקה של ה- GPU הנייד עם OpenGL ES 3.1 Compute Shaders במכשירי אנדרואיד ו- Metal Compute Shaders במכשירי iOS. במאי 2019, גוגל הודיעה כי ה- TensorFlow Lite Micro שלהם (הידוע גם בשם TensorFlow Lite עבור בקרי מיקרו) ו- uTensor של ARM יתמזגו.
חזותית פיקסלים (PVC)
באוקטובר 2017 פרסמה גוגל את ה- Pixel 2 של גוגל, שהציג את Pixel Visual Core (PVC) שלהם, מעבד תמונה, חזון ומערכת AI לתכנות סלולריות לחלוטין. ה- PVC תומך ב TensorFlow ללימוד מכונה (והליד לעיבוד תמונה).
יישומים
גוגל פרסמה את RankBrain באופן רשמי באוקטובר 26, 2015, בגיבוי TensorFlow.
גוגל גם הוציאה את Colaboratory, שהיא סביבת מחברות צדק של TensorFlow שלא דורשת שום הגדרה לשימוש.
קורס ריסוק למידה במכונה (MLCC)
בחודש מרץ 1, 2018, גוגל פרסמה את מסלול ההתרסקות של Machine Learning (MLCC). במקור, שנועדה לסייע לצייד את עובדי גוגל בבסיס מלאכותי מעשי ובלימוד למידה במכונה, גוגל הפיצה את סדנאות ה- TensorFlow החינמיות שלה במספר ערים ברחבי העולם לפני שפרסמה סוף סוף את הקורס לציבור.
חזרה למעלה