0

У минулий понеділок інтернет-гігант Google оголосив про відкриття вихідного коду системи машинного навчання TensorFlow.

Інфраструктуру по глибокому навчання (deep learning) в Google починали ще в 2011 році з проектом DistBelief, який дозволяв проводити навчання в нейронних мережах з тисячами процесорних ядер в різних дата-центрах компанії. За допомогою DistBelief фахівці Google показали, що комп'ютери можуть бути навчені таким поняттям, як «кішка», по зображеннях з YouTube без будь-яких позначень, поліпшили розпізнавання мови в своїх додатках на 25% і створили пошук по зображеннях в Google Photos. Однак обмеження DistBelief: виняткова націленість на нейронні мережі, труднощі в конфігурації і прихильність до внутрішньої інфраструктурі Google - виявилися занадто суттєвими для його подальшого використання. Так з'явився проект TensorFlow - системи машинного навчання другого покоління, покликаної усунути обмеження DistBelief.

TensorFlow, розроблений інженерами Google Brain Team, являє собою програмну бібліотеку для чисельних розрахунків з використанням графів потоку даних. Вузли в графі - математичні операції, а ребра (зв'язку) - тензори (багатовимірні масиви даних). Для виконання розрахунків можна за допомогою єдиного API задіяти один або безліч CPU / GPU на машинах різного призначення (десктопи, сервери і навіть мобільні пристрої). Можливості TensorFlow можна розширювати за допомогою гнучкого інтерфейсу на мові Python.

Вихідний код TensorFlow поширюється на умовах вільної ліцензії Apache License 2.0 і доступний для установки через pip. Подробиці про його використанні опубліковані на сайті проекту , А короткий ознайомлювальне відео - на YouTube .

Постійне посилання до новини: https://www.nixp.ru/news/13638.html . Дмитро Шурупів за матеріалами Google Research Blog .