Diferencia entre revisiones de «TensorFlow»

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TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de [[código abierto]] en 9 de noviembre del 2015. Mientras la [[implementación de referencia]] se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiple [[Unidad central de procesamiento|CPUs]] y [[Unidad de procesamiento gráfico|GPUs]] (con extensiones opcionales de [[CUDA]] para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).<ref name="Metz-Nov10">{{Cita noticia|apellidos=Metz|nombre=Cade|título=TensorFlow, Google's Open Source AI , Points to a Fast-Changing Hardware World|url=https://www.wired.com/2015/11/googles-open-source-ai-tensorflow-signals-fast-changing-hardware-world/|fecha=10 de noviembre de 2015|fechaacceso=11 de noviembre de 2015}}</ref> TensorFlow está disponible en Linux de 64 bits, [[macOS]], y plataformas móviles que incluyen [[Android]] y [[iOS]].
TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de [[código abierto]] en 9 de noviembre del 2015. Mientras la [[implementación de referencia]] se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiple [[Unidad central de procesamiento|CPUs]] y [[Unidad de procesamiento gráfico|GPUs]] (con extensiones opcionales de [[CUDA]] para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).<ref name="Metz-Nov10">{{Cita noticia|apellidos=Metz|nombre=Cade|título=TensorFlow, Google's Open Source AI , Points to a Fast-Changing Hardware World|url=https://www.wired.com/2015/11/googles-open-source-ai-tensorflow-signals-fast-changing-hardware-world/|fecha=10 de noviembre de 2015|fechaacceso=11 de noviembre de 2015}}</ref> TensorFlow está disponible en Linux de 64 bits, [[macOS]], y plataformas móviles que incluyen [[Android]] y [[iOS]].


Los cómputos de TensorFlow están expresados como [[Estado (informática)|stateful]] [[Dataflow programming|dataflow]] [[Grafo dirigido|graphs.]] El nombre TensorFlow deriva de las operaciones qué tales redes neuronales realizan sobre arreglos multidimensionales de datos. Estos arreglos multidimensionales  son referidos como "tensores". En junio de 2016, [[Jeff Dean (computer scientist)|Jeff Dean]] de Google declaró que 1,500 repositorios en [[GitHub]] mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google.<ref name="1500repo's">[https://www.youtube.com/watch?v=Rnm83GqgqPE Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44] accessdate=2016-06-05</ref>
Los cómputos de TensorFlow están expresados como [[Estado (informática)|stateful]] [[Dataflow programming|dataflow]] [[Grafo dirigido|graphs.]] El nombre TensorFlow deriva de las operaciones que tales redes neuronales realizan sobre arrays multidimensionales de datos. Estos arrays multidimensionales  son referidos como "tensores". En junio de 2016, [[Jeff Dean (computer scientist)|Jeff Dean]] de Google declaró que 1,500 repositorios en [[GitHub]] mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google.<ref name="1500repo's">[https://www.youtube.com/watch?v=Rnm83GqgqPE Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44] accessdate=2016-06-05</ref>


=== Unidad de procesamiento del tensor (TPU) ===
=== Unidad de procesamiento del tensor (TPU) ===

Revisión del 16:57 17 jun 2017

TensorFlow
Información general
Tipo de programa Machine Learning Library
Desarrollador Google Brain Team
Lanzamiento inicial 09 de noviembre de 2015 (8 años, 6 meses y 13 días)
Descubridor
Licencia Apache 2.0 open source license
Estado actual Activo
Información técnica
Programado en Python, C++
Plataformas admitidas Linux, Mac OS X, Windows
Versiones
Última versión estable 1.0 ( 2017-02-15)
Enlaces
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TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.[1]​ Actualmente es utilizado tanto para la investigación como para la producción de productos de Google[1]​: min 0:15/2:17  [2]​: p.2  [1]​: 0:26/2:17  frecuentemente remplazando el rol de su predecesor de código cerrado, DistBelief. TensorFlow fue originalmente desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno en Google antes de ser publicado bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 el 9 de noviembre de 2015.[3]​[4]​

Historia

DistBelief

Empezando en 2011, Google Brain construyó DistBelief como un sistema propietario de aprendizaje automático, basado en redes neuronales de aprendizaje profundo.  Su uso creció rápidamente a través de diversas compañías de Alphabet tanto en investigación como en aplicaciones comerciales.[2]​[5]​ Google asignó múltiples científicos computacionales, incluyendo Jeff Dean, para simplificar y reconstruir el código base de DistBelief en una biblioteca de grado aplicación más rápida y más robusta, cuyo resultado es TensorFlow.[6]​ En 2009, el equipo, dirigido por Geoffrey Hinton, había implementado propagación hacia atrás generalizada y otras mejoras que permitieron generar redes neuronales con sustancialmente exactitud más alta, por ejemplo una reducción de 25% de errores en reconocimiento del habla.[7]​

TensorFlow

TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de código abierto en 9 de noviembre del 2015. Mientras la implementación de referencia se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiple CPUs y GPUs (con extensiones opcionales de CUDA para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).[8]​ TensorFlow está disponible en Linux de 64 bits, macOS, y plataformas móviles que incluyen Android y iOS.

Los cómputos de TensorFlow están expresados como stateful dataflow graphs. El nombre TensorFlow deriva de las operaciones que tales redes neuronales realizan sobre arrays multidimensionales de datos. Estos arrays multidimensionales  son referidos como "tensores". En junio de 2016, Jeff Dean de Google declaró que 1,500 repositorios en GitHub mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google.[9]​

Unidad de procesamiento del tensor (TPU)

En mayo de 2016 Google anunció su unidad de procesamiento del tensor (TPU), una construcción ASIC personalizada específicamente para aprendizaje automático y adaptada para TensorFlow. El TPU es un acelerador de AI programable diseñado para proporcionar alto throughput de aritmética de precisión baja (p. ej., 8-bits), y orientado para utilizar o correr modelos más que para entrenarles. Google anunció que habían corrido TPUs dentro de sus centros de datos por más de un año, y han descubierto que  estos entregan un rendimiento por vatio mejor optimizado para aprendizaje automático de un orden de magnitud [10]​

Características

TensorFlow proporciona una API de Python, así como APIs de C++, Java y Go algo menos documentadas.

Aplicaciones

Entre las aplicaciones para las cuales TensorFlow es la base, está software automatizado de procesamiento de imágenes, como DeepDream.[11]​ Google oficialmente implementó RankBrain el 26 de octubre de 2015, respaldado por TensorFlow. RankBrain ahora maneja un número sustancial de consultas de búsqueda, reemplazando y sustituyendo el algoritmo estático tradicional basado en resultados de búsqueda.[12]​

Bibliotecas relacionadas

  • Caffe Computer Vision Library[13]​
  • Deeplearning4j
  • Neuroph
  • OpenNN, una biblioteca de código abierto de redes neuronales escrita en C++ para aprendizaje profundo.
  • Theano, una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo para Python.
  • Torch, un marco de código abierto escrito en Lua con soporte amplio para algoritmos de aprendizaje automático.
  • MXNet

Véase también

Referencias

  1. ↑ a b c "TensorFlow: Open source machine learning" "It is machine learning software being used for various kinds of perceptual and language understanding tasks" — Jeffrey Dean, minute 0:47 / 2:17 from Youtube clip
  2. ↑ a b Dean, Jeff (9 de noviembre de 2015). «TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems». TensorFlow.org. Google Research. Consultado el 10 de noviembre de 2015. 
  3. ↑ «Credits». TensorFlow.org. Consultado el 10 de noviembre de 2015. 
  4. ↑ Metz, Cade (9 de noviembre de 2015). «Google Just Open Sourced TensorFlow, Its Artificial Intelligence Engine». Wired. Consultado el 10 de noviembre de 2015. 
  5. ↑ Perez, Sarah (9 de noviembre de 2015). «Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More». TechCrunch. Consultado el 11 de noviembre de 2015. 
  6. ↑ Oremus, Will (11 de noviembre de 2015). «What Is TensorFlow, and Why Is Google So Excited About It?». Slate. Consultado el 11 de noviembre de 2015. 
  7. ↑ Ward-Bailey, Jeff (25 de noviembre de 2015). «Google chairman: We’re making 'real progress' on artificial intelligence». CSMonitor. Consultado el 25 de noviembre de 2015. 
  8. ↑ Metz, Cade (10 de noviembre de 2015). «TensorFlow, Google's Open Source AI , Points to a Fast-Changing Hardware World». Consultado el 11 de noviembre de 2015. 
  9. ↑ Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44 accessdate=2016-06-05
  10. ↑ Jouppi, Norm. «Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip». Google Cloud Platform Blog. Consultado el 19 de mayo de 2016. 
  11. ↑ Byrne, Michael (11 de noviembre de 2015). «Google Offers Up Its Entire Machine Learning Library as Open-Source Software». Vice. Consultado el 11 de noviembre de 2015. 
  12. ↑ Woollaston, Victoria (25 de noviembre de 2015). «Google releases TensorFlow – Search giant makes its artificial intelligence software available to the public». DailyMail. Consultado el 25 de noviembre de 2015. 
  13. ↑ [1]

Enlaces externos

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