TensorFlow

Làm sao TensorFlow Tác phẩm

TensorFlow xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng tenxơ, là các mảng đa chiều. Tên " TensorFlow " biểu thị dòng chảy của các tenxơ này qua một đồ thị tính toán. Trong khi các phiên bản trước đó dựa vào các đồ thị tĩnh được xác định trước, TensorFlow 2.x giới thiệu eager execution theo mặc định, giúp quá trình phát triển tương tác hơn và dễ gỡ lỗi hơn, tương tự như lập trình Python chuẩn. Một tính năng cốt lõi là phân biệt tự động, giúp đơn giản hóa việc tính toán độ dốc cần thiết để đào tạo mạng nơ-ron (NN) thông qua các kỹ thuật như truyền ngược . TensorFlow sử dụng hiệu quả các bộ tăng tốc phần cứng như GPU (Bộ xử lý đồ họa) và phần cứng chuyên dụng như TPU (Bộ xử lý Tensor ) để tính toán hiệu suất cao.

Các tính năng chính và hệ sinh thái

TensorFlow Hệ sinh thái rộng lớn của 's đơn giản hóa toàn bộ quy trình làm việc ML:

• Tích hợp Keras : TensorFlow kết hợp Keras làm API cấp cao, cung cấp phương pháp trực quan để xây dựng và đào tạo mô hình.
• Triển khai linh hoạt : Hỗ trợ triển khai trên các máy chủ, nền tảng điện toán đám mây , thiết bị di động ( TensorFlow Lite ), web ( TensorFlow .js ) và thiết bị biên .
• Tối ưu hóa mô hình : Bao gồm Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow cho các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình và cắt tỉa mô hình để tạo ra các mô hình nhỏ hơn và nhanh hơn.
• Công cụ sản xuất mạnh mẽ : Cung cấp các công cụ như TensorFlow Mở rộng (TFX) để quản lý các quy trình ML đầu cuối trong sản xuất.
• Tăng tốc phần cứng : Được tối ưu hóa cho hiệu suất trên CPU , GPU NVIDIA và Google TPU của 's.
• Phân biệt tự động : Tự động tính toán độ dốc để đào tạo mô hình bằng nhiều thuật toán tối ưu hóa khác nhau như Adam hoặc SGD .

TensorFlow so với PyTorch

TensorFlow và PyTorch là hai khuôn khổ thống trị trong học sâu (DL) . Theo lịch sử, TensorFlow (trước 2.0) sử dụng đồ thị tính toán tĩnh, được ưa chuộng để triển khai sản xuất, trong khi PyTorch sử dụng đồ thị động, được ưa chuộng trong nghiên cứu vì tính linh hoạt. Với TensorFlow Với sự thực thi tích cực của 2.x, sự khác biệt này đã giảm đi. TensorFlow thường vượt trội trong các tình huống triển khai sản xuất nhờ các công cụ như TensorFlow Phục vụ và nhẹ nhàng. PyTorch , được biết đến với cảm giác Pythonic, đã sớm thu hút được sự chú ý trong cộng đồng nghiên cứu. Cả hai khuôn khổ hiện đều có hỗ trợ mạnh mẽ cho nghiên cứu và sản xuất, thư viện mở rộng và cộng đồng lớn. Bạn có thể khám phá sự so sánh giữa các khuôn khổ Vision AI như TensorFlow , PyTorch và OpenCV .

Ứng dụng và Ví dụ

TensorFlow có tính linh hoạt và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Tầm nhìn máy tính (CV): Cung cấp năng lượng cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh , phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh . Ví dụ, Google sử dụng TensorFlow để xử lý hình ảnh trong Google Street View nhằm phân tích và ghép các hình ảnh toàn cảnh lại với nhau.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Được sử dụng cho các tác vụ như phân tích tình cảm , dịch máy và xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT . Google Thuật toán tìm kiếm RankBrain của 's, giúp giải thích các truy vấn tìm kiếm, là một triển khai quy mô lớn ban đầu của TensorFlow .
• Chăm sóc sức khỏe: Ứng dụng trong phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh từ hình ảnh quét và trong việc tìm ra thuốc.
• Hệ thống tự động: Được sử dụng trong việc phát triển hệ thống nhận thức cho xe tự lái và rô bốt .

Ultralytics Tích hợp

Ultralytics cung cấp sự tích hợp liền mạch với TensorFlow , cho phép người dùng tận dụng thế mạnh của cả hai nền tảng. Bạn có thể dễ dàng xuất các mô hình Ultralytics YOLO sang nhiều TensorFlow định dạng:

• TensorFlow SavedModel : Một định dạng chuẩn để phục vụ các mô hình với TensorFlow Phục vụ hoặc triển khai trong môi trường đám mây.
• TensorFlow Lite : Định dạng được tối ưu hóa để triển khai trên các thiết bị di động, nhúng và IoT .
• TensorFlow .js : Cho phép chạy mô hình trực tiếp trên trình duyệt web hoặc ứng dụng Node.js.
• TF GraphDef : Định dạng định nghĩa đồ thị cấp thấp hơn.
• Cạnh TPU : Xuất khẩu cho Google Cạnh của 's TPU bộ tăng tốc phần cứng.

Tính linh hoạt này cho phép người dùng đào tạo các mô hình như Ultralytics YOLOv8 hoặc YOLO11 trong vòng Ultralytics hệ sinh thái, có thể được quản lý thông qua Ultralytics HUB , để triển khai chúng một cách hiệu quả trên nhiều nền tảng được hỗ trợ bởi TensorFlow . Bạn có thể tìm thấy tài liệu chi tiết về tích hợp Ultralytics tại đây .