TensorFlow

Come funziona TensorFlow

TensorFlow elabora i dati utilizzando i tensori, che sono array multidimensionali. Il nomeTensorFlow" indica il flusso di questi tensori attraverso un grafo computazionale. Mentre le versioni precedenti si basavano su grafi statici definiti in anticipo, TensorFlow 2.x ha introdotto l'esecuzione eager per impostazione predefinita, rendendo il processo di sviluppo più interattivo e più facile da debuggare, simile alla programmazionePython standard. Una caratteristica fondamentale è la differenziazione automatica, che semplifica il calcolo dei gradienti necessari per l'addestramento delle reti neurali (NN) attraverso tecniche come la retropropagazione. TensorFlow utilizza in modo efficiente gli acceleratori hardware come le GPU (Graphics Processing Unit) e l'hardware specializzato come le TPU (Tensor Processing Unit) per ottenere calcoli ad alte prestazioni.

Caratteristiche principali ed ecosistema

L'ampio ecosistema di TensorFlow semplifica l'intero flusso di lavoro ML:

• Integrazione di Keras: TensorFlow incorpora Keras come API di alto livello, offrendo un modo intuitivo per costruire e addestrare i modelli.
• Distribuzione flessibile: Supporta la distribuzione su server, piattaforme di cloud computing, dispositivi mobiliTensorFlow Lite), webTensorFlow.js) e dispositivi edge.
• Ottimizzazione del modello: Include il TensorFlow Model Optimization Toolkit per tecniche come la quantizzazione del modello e il pruning del modello per creare modelli più piccoli e veloci.
• Strumenti di produzione robusti: Offre strumenti come TensorFlow Extended (TFX) per gestire le pipeline ML end-to-end in produzione.
• Accelerazione hardware: Ottimizzata per le prestazioni su CPU, GPUNVIDIA e TPU di Google.
• Differenziazione automatica: Calcola automaticamente i gradienti per la formazione del modello utilizzando vari algoritmi di ottimizzazione come Adam o SGD.

TensorFlow vs PyTorch

TensorFlow e PyTorch sono i due framework dominanti nel deep learning (DL). Storicamente, TensorFlow (prima della versione 2.0) utilizzava grafi di calcolo statici, preferiti per la distribuzione in produzione, mentre PyTorch utilizzava grafi dinamici, preferiti nella ricerca per la loro flessibilità. Con l'esecuzione eager di TensorFlow 2.x, questa differenza è diminuita. TensorFlow spesso eccelle negli scenari di distribuzione in produzione grazie a strumenti come TensorFlow Serving e Lite. PyTorch, noto per la sua atmosfera pitonica, si è fatto strada nella comunità dei ricercatori. Entrambi i framework hanno ora un forte supporto per la ricerca e la produzione, ampie librerie e grandi comunità. Puoi esplorare un confronto tra i framework di Vision AI come TensorFlow, PyTorch e OpenCV.

Applicazioni ed esempi

TensorFlow è versatile e viene utilizzato in molti settori:

• Computer Vision (CV): Potenzia applicazioni come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle immagini. Ad esempio, Google utilizza TensorFlow per l'elaborazione delle immagini in Google Street View per analizzare e ricucire le immagini panoramiche.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Utilizzato per compiti come l'analisi del sentimento, la traduzione automatica e la costruzione di modelli linguistici di grandi dimensioni come BERT. L'algoritmo di ricerca RankBrain di Google, che aiuta a interpretare le query di ricerca, è stato un primo impiego su larga scala di TensorFlow.
• Assistenza sanitaria: Si applica all'analisi delle immagini mediche per individuare le malattie dalle scansioni e per la scoperta di farmaci.
• Sistemi autonomi: Utilizzato nello sviluppo di sistemi di percezione per auto a guida autonoma e robotica.

Integrazione di Ultralytics

Ultralytics si integra perfettamente con TensorFlow, consentendo agli utenti di sfruttare i punti di forza di entrambe le piattaforme. Puoi esportare facilmente i modelliYOLO Ultralytics in vari formati di TensorFlow :

• TensorFlow SavedModel: Un formato standard per servire i modelli con TensorFlow Serving o distribuirli in ambienti cloud.
• TensorFlow Lite: Formato ottimizzato per la distribuzione su dispositivi mobili, embedded e IoT.
• TensorFlow.js: Permette di eseguire i modelli direttamente nei browser web o nelle applicazioni Node.js.
• TF GraphDef: Un formato di definizione del grafo di livello inferiore.
• Bordo TPU: Esportazione per gli acceleratori hardware Edge TPU di Google.

Questa flessibilità permette agli utenti di formare modelli come Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 all'interno dell'ecosistema Ultralytics , magari gestiti tramite Ultralytics HUB, di distribuirli in modo efficiente sull'ampia gamma di piattaforme supportate da TensorFlow. Puoi trovare una documentazione dettagliata sulle integrazioni di Ultralytics qui.