TensorFlow

TensorFlow مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر شاملة مخصصة للتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، تم تطويرها في الأصل من قبل فريق Google . وهي بمثابة منصة أساسية تمكن المطورين من بناء وتدريب ونشر نماذج تعلم عميق متطورة. على الرغم من استخدامها على نطاق واسع لإنشاء شبكات عصبية واسعة النطاق، فإن بنيةها المرنة تسمح بتشغيلها على مجموعة متنوعة من المنصات، من خوادم السحابة القوية و وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إلى الأجهزة المحمولة وأنظمة الحوسبة المتطورة. هذه التنوعية تجعلها أداة مهمة للصناعات التي تتراوح من الرعاية الصحية والتمويل إلى هندسة السيارات.

المفاهيم الأساسية والبنية الأساسية

يستمد هذا الإطار اسمه من "المتجهات" (tensors)، وهي مصفوفات متعددة الأبعاد من البيانات التي تتدفق عبر رسم بياني حسابي. تسمح هذه الطريقة القائمة على الرسوم البيانية TensorFlow الحسابية المعقدة بكفاءة.

• الرسوم البيانية الحسابية: يستخدم TensorFlow رسمًا بيانيًا لتدفق البيانات لتمثيل العمليات الحسابية. تمثل العقد في الرسم البياني العمليات الحسابية، بينما تمثل الحواف مصفوفات البيانات متعددة الأبعاد (المتجهات) التي يتم تبادلها بينها. هذه البنية ممتازة للتدريب الموزع عبر معالجات متعددة .
• تكامل Keras: تتكامل الإصدارات الحديثة من إطار العمل بشكل وثيق مع Keras، وهو واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى مصممة للبشر، وليس للآلات. يبسط Keras عملية بناء الشبكات العصبية (NN) من خلال تجريد الكثير من التعقيدات منخفضة المستوى، مما يسهل على المبتدئين إنشاء نماذج أولية.
• التنفيذ المتحمس: على عكس الإصدارات السابقة التي كانت تعتمد بشكل كبير على الرسوم البيانية الثابتة، فإن الإصدارات الأحدث تستخدم التنفيذ المتحمس بشكل افتراضي. وهذا يسمح بتقييم العمليات على الفور، مما يبسط عملية تصحيح الأخطاء ويجعل تجربة البرمجة أكثر سهولة، على غرار Python .

تطبيقات واقعية

TensorFlow دورًا أساسيًا في دعم العديد من التقنيات التي تؤثر على الحياة اليومية والعمليات الصناعية.

• تصنيف الصور وكشف الأجسام: يستخدم على نطاق واسع لتدريب الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتحديد الأجسام داخل الصور. على سبيل المثال، في تحليل الصور الطبية، يمكن للنماذج المبنية على هذا الإطار أن تساعد أخصائيي الأشعة في الكشف عن الحالات الشاذة مثل الأورام في الأشعة السينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي بدقة عالية.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تعتمد العديد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وخدمات الترجمة على TensorFlow وتوليد اللغة البشرية. وهي تدعم تطبيقات مثل المساعدات الصوتية وأدوات تحليل المشاعر التي تساعد الشركات على فهم ملاحظات العملاء من خلال تفسير البيانات النصية على نطاق واسع.

مقارنة مع PyTorch

على الرغم من أن كلاهما إطاران مهيمنان في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن TensorFlow بشكل كبير عن PyTorchTensorFlow غالبًا PyTorch في الأبحاث الأكاديمية بسبب الرسم البياني الحسابي الديناميكي الذي يتيح إجراء تغييرات فورية على بنية الشبكة. في المقابل، يُفضل TensorFlow تاريخيًا لنشر النماذج في بيئات الإنتاج بسبب نظامه البيئي القوي، بما في ذلك TensorFlow و TensorFlow للأجهزة المحمولة. ومع ذلك، أدت التحديثات الحديثة إلى تقريب الإطارين من حيث سهولة الاستخدام والميزات.

التكامل مع Ultralytics

Ultralytics مثل YOLO26 المتطورة، مصممة باستخدام PyTorch توفر قابلية تشغيل متبادل سلسة مع TensorFlow . ويتحقق ذلك من خلال أوضاع التصدير التي تسمح للمستخدمين بتحويل YOLO المدربة إلى تنسيقات متوافقة مع إطار Google مثل SavedModel أو TF.js أو TFLite. تضمن هذه المرونة أن المستخدمين يمكنهم التدريب على Ultralytics ونشرها على الأجهزة التي تتطلب تنسيقات محددة .

يوضح المثال التالي كيفية تصدير نموذج YOLO26 إلى تنسيق متوافق مع هذا النظام البيئي:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to TensorFlow SavedModel format
# This creates a directory containing the model assets
model.export(format="saved_model")

الأدوات والنظام البيئي ذات الصلة

يتم دعم هذا الإطار من خلال مجموعة غنية من الأدوات المصممة لإدارة كامل دورة حياة عمليات التعلم الآلي (MLOps) :

• TensorBoard: مجموعة أدوات تصوير قوية تساعد الباحثين track مثل وظائف الخسارة والدقة أثناء التدريب. وهي توفر واجهة رسومية لفحص الرسوم البيانية للنموذج وتصحيح مشكلات الأداء. يمكنك استخدام تكامل TensorBoard مع Ultralytics لتصور عمليات YOLO .
• TensorFlow : حل خفيف الوزن مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي المتطور ونشر الأجهزة المحمولة. يعمل على تحسين النماذج لتعمل بكفاءة على الأجهزة ذات الطاقة والذاكرة المحدودة، مثل الهواتف الذكية والميكروكونترولر.
• TensorFlow.js: تتيح هذه المكتبة تشغيل نماذج التعلم الآلي مباشرة في المتصفح أو على Node.js. وهي تسمح بالاستدلال من جانب العميل، مما يعني أن البيانات لا تحتاج إلى إرسالها إلى الخادم، مما يعزز الخصوصية ويقلل من زمن الاستجابة.
• TFX (TensorFlow ): منصة شاملة لنشر خطوط الإنتاج. تساعد في أتمتة التحقق من صحة البيانات وتدريب النماذج وتقديم الخدمات، مما يضمن تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير وموثوقة.