TensorFlow

TensorFlow 如何工作

TensorFlow 使用张量（多维数组）处理数据。TensorFlow"这个名字表示这些张量在计算图中的流动。早期版本依赖于预先定义的静态图，而TensorFlow 2.x 默认引入了急迫执行，使开发过程更具交互性，更易于调试，类似于标准的Python 编程。一个核心功能是自动微分，它简化了通过反向传播等技术训练神经网络（NN）所需的梯度计算。TensorFlow 可有效利用GPU（图形处理器）等硬件加速器和TPU（Tensor 处理单元）等专用硬件来实现高性能计算。

主要特点和生态系统

TensorFlow 广泛的生态系统简化了整个 ML 工作流程：

• Keras 集成:TensorFlow 将Keras作为其高级应用程序接口，提供了一种构建和训练模型的直观方法。
• 灵活部署:支持跨服务器、云计算平台、移动TensorFlow Lite）、网络TensorFlow.js）和边缘设备的部署。
• 模型优化:包括用于模型量化和模型剪枝等技术的TensorFlow 模型优化工具包，以创建更小、更快的模型。
• 强大的生产工具:提供TensorFlow Extended (TFX) 等工具，用于管理生产中的端到端 ML 管道。
• 硬件加速:针对CPU、NVIDIA GPU 和Google TPU 的性能进行了优化。
• 自动区分:自动计算梯度，使用Adam或SGD 等各种优化算法进行模型训练。

TensorFlow 与PyTorch

TensorFlow 和 PyTorch是深度学习（DL）领域的两大主流框架。从历史上看，TensorFlow （2.0 之前）使用的是静态计算图，偏向于生产部署，而PyTorch 使用的是动态图，在研究中偏向于灵活性。随着TensorFlow 2.x 的急迫执行，这种差异已经缩小。由于有了TensorFlow Serving 和 Lite 等工具，TensorFlow 通常在生产部署场景中表现出色。PyTorch 以其 Pythonic 风格而闻名，很早就在研究界获得了广泛关注。现在，这两个框架都拥有强大的研究和生产支持、丰富的库和庞大的社区。您可以查看 TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等视觉人工智能框架的比较。

应用与实例

TensorFlow 用途广泛，可用于多个领域：

• 计算机视觉（CV）：为图像分类、物体检测和图像分割等应用提供动力。例如，Google 在Google 街景中使用TensorFlow 进行图像处理，以分析和拼接全景图像。
• 自然语言处理 (NLP)：用于情感分析、机器翻译和构建大型语言模型（如BERT）等任务。Google的RankBrain 搜索算法有助于解释搜索查询，是TensorFlow 的早期大规模部署。
• 医疗保健：应用于医学图像分析，从扫描图像中检测疾病，以及药物研发。
• 自主系统：用于开发自动驾驶汽车和机器人的感知系统。

Ultralytics 集成

Ultralytics 提供与TensorFlow 的无缝集成，使用户能够充分利用两个平台的优势。您可以轻松地将Ultralytics YOLO 模型导出为各种TensorFlow 格式：

• TensorFlow SavedModel:用于使用TensorFlow 服务或在云环境中部署模型的标准格式。
• TensorFlow Lite:经过优化的格式，适合在移动、嵌入式和物联网设备上部署。
• TensorFlow.js:可直接在网络浏览器或 Node.js 应用程序中运行模型。
• TF GraphDef:低级图形定义格式。
• 边缘TPU:导出Google EdgeTPU 硬件加速器。

这种灵活性使用户可以训练以下模型 Ultralytics YOLOv8或YOLO11 等模型，或许可以通过Ultralytics HUB 进行管理，从而在TensorFlow 支持的各种平台上高效地部署这些模型。您可以在这里找到有关Ultralytics 集成的详细文档。