mahinungdanong pagpagawas sa plataporma sa pagkat-on sa makina , nga naghatag ug andam nga mga pagpatuman sa nagkalain-laing lawom nga machine learning algorithms, usa ka yano nga programming interface alang sa pagtukod sa mga modelo sa Python, ug usa ka ubos nga lebel nga interface alang sa C++ nga pinulongan nga nagtugot kanimo sa pagkontrolar sa pagtukod ug pagpatuman sa computational graphs. Ang code sa sistema gisulat sa C ++ ug Python ug ubos sa lisensya sa Apache.
Ang plataporma orihinal nga gimugna sa Google Brain team ug gigamit sa mga serbisyo sa Google alang sa pag-ila sa sinultihan, pag-ila sa mga nawong sa mga litrato, pagtino sa pagkaparehas sa mga hulagway, pagsala sa spam sa Gmail, balita sa Google News ug pag-organisar sa paghubad nga gikonsiderar ang kahulogan. Ang gipang-apod-apod nga mga sistema sa pagkat-on sa makina mahimong mabuhat sa standard nga hardware, salamat sa gitukod nga suporta sa TensorFlow alang sa pag-apod-apod sa mga kalkulasyon sa daghang mga CPU o GPU.
Ang TensorFlow naghatag usa ka librarya sa andam nga gihimo nga mga algorithm sa pagkalkula sa numero nga gipatuman pinaagi sa mga graph sa daloy sa datos. Ang mga node sa ingon nga mga graph nagpatuman sa mga operasyon sa matematika o mga punto sa input/output, samtang ang mga kilid sa graph nagrepresentar sa multidimensional data arrays (tensors) nga nagdagayday tali sa mga node.
Ang mga node mahimong itudlo sa mga aparato sa pag-compute ug ipatuman nga asynchronously, dungan nga pagproseso sa tanan nga mga thesors nga angay alang kanila sa usa ka higayon, nga nagpaposible sa pag-organisar sa dungan nga operasyon sa mga node sa usa ka neural network pinaagi sa analohiya sa dungan nga pagpaaktibo sa mga neuron sa utok.
Ang panguna nga pokus sa pag-andam sa bag-ong bersyon mao ang pagpayano ug kadali sa paggamit. :
- Usa ka bag-ong taas nga lebel nga API ang gisugyot alang sa pagtukod ug mga modelo sa pagbansay , nga naghatag daghang mga kapilian sa interface alang sa mga modelo sa pagtukod (Sequential, Functional, Subclassing) nga adunay abilidad sa (walay pre-compilation) ug uban sa usa ka yano nga debugging mekanismo;
- Gidugang nga API alang sa organisasyon mga modelo nga adunay gamay nga pagbag-o sa kasamtangan nga code. Dugang pa sa posibilidad sa pagpakaylap sa mga kalkulasyon sa tibuok , ang eksperimento nga suporta anaa alang sa pagbahin sa proseso sa pagkat-on ngadto sa pipila ka independenteng mga processor ug ang abilidad sa paggamit sa panganod (Tensor processing unit);
- Imbis nga usa ka deklaratibo nga modelo sa pagtukod sa usa ka graph nga adunay pagpatuman pinaagi sa tf.Session, posible nga isulat ang ordinaryo nga mga gimbuhaton sa Python, nga, gamit ang usa ka tawag sa tf.function, mahimoβg mabag-o sa mga graph ug dayon ipatuman sa layo, serialized, o ma-optimize. alang sa mas maayo nga performance;
- Gidugang nga tighubad , nga nag-convert sa usa ka stream sa Python commands ngadto sa TensorFlow expressions, nga nagtugot sa Python code nga gamiton sulod sa tf.function-decorated, tf.data, tf.distribute, ug tf.keras functions;
- Gihiusa sa SavedModel ang format sa pagbayloay sa modelo ug gidugang ang suporta alang sa pagtipig ug pagpahiuli sa mga estado sa modelo. Ang mga modelo nga gihugpong para sa TensorFlow mahimo nang magamit sa (sa mga mobile device), (sa browser o Node.js), ΠΈ ;
- Ang tf.train.Optimizers ug tf.keras.Optimizers API nahiusa; inay compute_gradients, usa ka bag-ong klase ang gisugyot alang sa pagkalkula sa mga gradient ;
- Mahinungdanon nga pagtaas sa pasundayag kung gigamit ang GPU.
Ang katulin sa pagbansay sa modelo sa mga sistema nga adunay NVIDIA Volta ug Turing GPUs misaka hangtod sa tulo ka beses; - Ang mayor nga paglimpyo sa API, daghang mga tawag nga gibag-o o gitangtang, suporta alang sa global nga mga variable sa mga pamaagi sa katabang nahunong. Inay sa tf.app, tf.flags, tf.logging, usa ka bag-ong absl-py API ang gisugyot. Aron makapadayon sa paggamit sa karaang API, ang compat.v1 module giandam na.
Source: opennet.ru