TensorFlow

TensorFlow punika perpustakaan piranti lunak ingkang mboten mbayar lan mbikak sumber kangge sinau mesin lan intelijensia buatan. Saged dipunginakaken wonten ing mawarni-warni tugas ananging gadhah fokus ingkang mligi wonten ing gladhen lan inferensi jaringan neural ingkang lebet. "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 Dipunkembangaken dening tim Google Brain kangge pangginaan internal Google wonten ing panaliten lan produksi. at minute 0:15/2:17 at minute 0:26/2:17 The initial version was released under the Apache License 2.0 in 2015. Versi awal dipunluncuraken kanthi lisensi Apache 2.0 wonten ing taun 2015. Google ngrilisaken versi ingkang dipunanyaraken, TensorFlow 2.0, wonten ing September 2019. TensorFlow saged dipunginakaken wonten ing mawarni-warni basa pemrograman, kalebet Python, JavaScript, C++, lan Java,, nggampilaken panggnaanipun wonten ing maneka aplikasi wonten ing kathah sektor.

TensorFlow punika sistem generasi kaping kalih Google Brain, nggantosaken DistBelief ingkang khusus ingkang kawiwitan wonten ing taun 2011. Pangginaanipun ngrembaka kanthi cepet wonten ing perusahaan Alphabet ingkang maneka warna wonten ing panaliten lan aplikasi komersial. Google salajengipun ngatur kathah ilmuwan komputer, kalebet Jeff Dean lan Geoffrey Hinton, kangge nyederhanakaken lan ngerefaktor codebase DistBelief dados perpustakaan tingkat aplikasi ingkang langkung cepet lan langkung kiyat, ingkang dados TensorFlow. Versi 1.0.0 dipunrilisaken wonten ing tanggal 11 Februari 2017.

Komputasi TensorFlow dipunserat minangka grafik aliran data ingkang gadhah status. Asma TensorFlow asalipun saking operasi ingkang dipuntindakaken dening jaringan neural kados mekaten wonten ing array data multidimensi, ingkang dipunsebat tensor. Nalika Konferensi Google I/O wonten ing Juni 2016, Jeff Dean ngendika bilih 1.500 repositori wonten ing GitHub nyebataken TensorFlow, ingkang namung 5 asalipun saking Google.

 Fitur 

 Auto Differentiation 
AutoDifferentiation punika proses kangge ngitung gradien vektor saking model kanthi otomatis sehubungan kaliyan saben parameteripun. Kanthi fitur punika, TensorFlow saged ngitung gradien kangge parameter wonten ing model kanthi otomatis, ingkang migunani kangge algoritma kados backpropagation ingkang mbetahaken gradien kangge ngoptimalaken kinerja. Kangge nindakaken punika, framework kedah nglacak urutan operasi ingkang dipuntindakaken dhateng Tensor input wonten ing model, lan salajengipun ngitung gradien sehubungan kaliyan parameter ingkang trep.

 Eksekusi eager 
TensorFlow ngemot mode "eksekusi eager", ingkang tegesipun operasi dipunevaluasi langsung tinimbang dipuntambahaken dhateng grafik komputasi ingkang dipuneksekusi salajengipun. Kode ingkang dipuneksekusi kanthi eager saged dipunteliti langkah demi langkah lewat debugger, amargi data dipuntambahi wonten ing saben baris kode tinimbang salajengipun wonten ing grafik komputasi. Paradigma eksekusi punika dipunanggep langkung gampil kangge didebug amargi transparansi langkah demi langkahipun.

Sitiran