TensorFlow

Caratteristiche e concetti chiave

L'architettura di TensorFlow si basa su diversi principi fondamentali che la rendono uno strumento potente per il deep learning (DL) e altri calcoli numerici.

• Grafi computazionali: TensorFlow utilizza tradizionalmente un grafo computazionale statico per definire le operazioni. Sebbene le versioni moderne utilizzino Eager Execution per impostazione predefinita, per una sensazione più intuitiva e pitonica, il modello basato su grafi rimane fondamentale per l'ottimizzazione e la distribuzione. Questa struttura permette al framework di compilare e ottimizzare i calcoli per un'esecuzione efficiente su hardware come GPU e TPU.
• Tensori: La struttura dati fondamentale di TensorFlow è il "tensore", un array multidimensionale. Tutti i dati, dalle immagini di input ai pesi del modello, sono rappresentati come tensori.
• Scalabilità: Il framework è progettato per l'addestramento e l'inferenza distribuiti su larga scala. Può essere eseguito su singole CPU, cluster di GPU o acceleratori hardware specializzati, rendendolo adatto sia agli ambienti di ricerca che a quelli di produzione.
• Ecosistema completo: TensorFlow è più di una semplice libreria. Include strumenti come TensorBoard per la visualizzazione delle metriche di addestramento, TensorFlow Serving per il servizio di modelli ad alte prestazioni e TensorFlow Lite per la distribuzione dei modelli su dispositivi mobili e incorporati.

Tensorflow contro altri framework

TensorFlow è uno dei framework di deep learning più popolari, ma coesiste con altri come PyTorch e Keras.

• TensorFlow vs. PyTorch: Questo è il confronto più comune nella comunità ML. Mentre TensorFlow, con i suoi solidi strumenti per l'implementazione e la produzione di modelli, è stato storicamente favorito per le applicazioni industriali, PyTorch è spesso lodato per la sua semplicità e facilità d'uso nella ricerca. Tuttavia, con l'introduzione di Eager Execution, TensorFlow è diventato molto più facile da usare, riducendo il divario. La scelta si riduce spesso alla familiarità con l'ecosistema e ai requisiti specifici del progetto.
• TensorFlow e Keras: Keras è un sistema di alto livello reti neurali che ora è l'API ufficiale di alto livello per TensorFlow. Fornisce un'interfaccia più semplice e intuitiva per la creazione di modelli, astraendo da gran parte della complessità sottostante. Per la maggior parte degli sviluppatori, costruire modelli in TensorFlow significa utilizzare l'API tf.keras API.

Applicazioni ed esempi

TensorFlow è versatile e viene utilizzato in molti settori:

• Visione artificiale (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 sentiment, 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.
• Sanità: Applicato 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 offre una perfetta integrazione con TensorFlow, consentendo agli utenti di sfruttare i punti di forza di entrambe le piattaforme. È possibile esportare facilmente i modelli YOLO di Ultralytics in vari formati di TensorFlow:

• Modello salvato di TensorFlow: Un formato standard per servire i modelli con TensorFlow Serving o per la distribuzione in ambienti cloud.
• TensorFlow Lite: Formato ottimizzato per la distribuzione su dispositivi mobili, embedded e IoT.
• TensorFlow.js: Consente 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 consente agli utenti che formano 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. La documentazione dettagliata sulle integrazioni di Ultralytics è disponibile qui.