Entdecken Sie TensorFlow, das leistungsstarke Open-Source-ML-Framework von Google für KI-Innovationen. Erstellen, trainieren und implementieren Sie nahtlos neuronale Netzwerkmodelle!
TensorFlow ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek, die vom Google Brain-Team für numerische Berechnungen und maschinelles Lernen (ML) in großem Maßstab entwickelt wurde. Sie bietet ein umfassendes Ökosystem von Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die es Forschern ermöglichen, den Stand der Technik im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) voranzutreiben, und Entwicklern, ML-gestützte Anwendungen einfach zu erstellen und einzusetzen. Seine flexible Architektur unterstützt den Einsatz auf verschiedenen Plattformen, darunter Server, mobile Geräte über TensorFlow Lite, Webbrowser mit TensorFlow.js und Edge-Computing-Geräte.
TensorFlow verarbeitet Daten mit Hilfe von Tensoren, die mehrdimensionale Arrays sind. Der Name "TensorFlow" steht für den Fluss dieser Tensoren durch einen Berechnungsgraphen. Während frühere Versionen auf statischen Graphen beruhten, die im Voraus definiert wurden, führte TensorFlow 2.x standardmäßig eine eifrige Ausführung ein, die den Entwicklungsprozess interaktiver und einfacher zu debuggen macht, ähnlich wie bei der Standard-Python-Programmierung. Eine Kernfunktion ist die automatische Differenzierung, die die Berechnung von Gradienten vereinfacht, die für das Training neuronaler Netze (NNs) durch Techniken wie Backpropagation notwendig sind. TensorFlow nutzt effizient Hardware-Beschleuniger wie GPUs (Graphics Processing Units) und spezielle Hardware wie TPUs (Tensor Processing Units) für Hochleistungsberechnungen.
Das umfangreiche Ökosystem von TensorFlow vereinfacht den gesamten ML-Workflow:
TensorFlow und PyTorch sind die beiden dominierenden Frameworks für Deep Learning (DL). In der Vergangenheit verwendete TensorFlow (vor 2.0) statische Berechnungsgraphen, die für den Produktionseinsatz bevorzugt wurden, während PyTorch dynamische Graphen verwendete, die in der Forschung wegen ihrer Flexibilität bevorzugt wurden. Mit der eifrigen Ausführung von TensorFlow 2.x hat sich dieser Unterschied verringert. TensorFlow zeichnet sich oft durch Werkzeuge wie TensorFlow Serving und Lite in Produktionseinsatzszenarien aus. PyTorch, bekannt für sein Pythonic-Feeling, gewann früh an Zugkraft in der Forschungsgemeinschaft. Beide Frameworks haben jetzt eine starke Unterstützung für Forschung und Produktion, umfangreiche Bibliotheken und große Gemeinschaften. Sie können einen Vergleich von Vision AI Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und OpenCV erkunden.
TensorFlow ist vielseitig und wird in vielen Bereichen eingesetzt:
Ultralytics bietet eine nahtlose Integration mit TensorFlow, so dass die Benutzer die Stärken beider Plattformen nutzen können. Sie können Ultralytics YOLO-Modelle leicht in verschiedene TensorFlow-Formate exportieren:
Diese Flexibilität ermöglicht es Benutzern, die Modelle wie Ultralytics YOLOv8 oder YOLO11 innerhalb des Ultralytics-Ökosystems trainieren, z.B. verwaltet über Ultralytics HUB, sie effizient auf der breiten Palette der von TensorFlow unterstützten Plattformen einzusetzen. Eine detaillierte Dokumentation über Ultralytics-Integrationen finden Sie hier.