TensorFlow

TensorFlow è un framework open-source completo e versatile progettato per semplificare lo sviluppo e la sviluppo e la distribuzione di applicazioni di apprendimento automatico (ML) e applicazioni di intelligenza artificiale. Originariamente sviluppato da ricercatori e ingegneri del team di Google Brain, si è evoluto in un ricco ecosistema di strumenti, librerie e risorse della comunità che consente ai ricercatori di spingersi oltre, e risorse della comunità che consente ai ricercatori di spingere lo stato dell'arte del apprendimento profondo (DL), consentendo al contempo agli sviluppatori di di creare e distribuire facilmente applicazioni basate sul ML. La sua architettura è stata progettata per essere flessibile, in modo da supportare la computazione su diverse piattaforme, dai server più potenti ai dispositivi mobili. dispositivi edge.

Concetti fondamentali e architettura

Il cuore di TensorFlow è costruito attorno al concetto di grafo del flusso di dati. In questo modello, i nodi del grafo rappresentano le operazioni operazioni matematiche, mentre i bordi del grafo rappresentano gli array di dati multidimensionali, noti come tensori, che fluiscono tra loro. tra loro. Questa architettura consente al framework di eseguire complessi reti neurali (NN) in modo efficiente.

• Tensori: L'unità fondamentale dei dati, simile agli array di NumPy , ma con la possibilità di risiedere nella memoria dell'acceleratore come nella memoria dell'acceleratore come una GPU o TPU.
• Grafici computazionali: Definiscono la logica del calcolo. Mentre le prime versioni si basavano su grafici statici, il moderno TensorFlow si affida all'esecuzione eager, che valuta immediatamente le operazioni per un'esperienza di debugging più intuitiva e un'esperienza di debug più intuitiva e pitonica.
• Integrazione con Keras: Per la creazione di modelli, TensorFlow utilizza Keras come API di alto livello. Questo semplifica la creazione di modelli di deep learning astraendo i dettagli di basso livello, rendendoli accessibili per una rapida prototipazione.

Caratteristiche principali ed ecosistema

La forza del framework risiede nel suo ampio ecosistema, che supporta l'intero ciclo di vita del ML, dalla preelaborazione dei dati alla distribuzione in produzione. dall 'elaborazione dei dati all'implementazione in produzione.

• Visualizzazione: La suite TensorBoard fornisce strumenti di visualizzazione per track metriche di addestramento come la perdita e l'accuratezza, visualizzare i grafici dei modelli e analizzare gli spazi di incorporazione. spazi.
• Distribuzione in produzione: Strumenti come TensorFlow Serving permettono di servire in modo flessibile e ad alte prestazioni i modelli di di modelli di ML in ambienti di produzione.
• Mobile e Web: TensorFlow Lite consente un'inferenza a bassa latenza su su dispositivi mobili e incorporati, mentre TensorFlow.js permette di eseguire i modelli di eseguire i modelli direttamente nel browser o su Node.js.
• Formazione distribuita: Il framework è scalabile senza sforzo e supporta la formazione formazione distribuita su cluster di dispositivi per gestire insiemi di dati enormi e architetture su larga scala.

TensorFlow vs. PyTorch

Nel panorama dei framework per l'apprendimento profondo, il confronto principale viene spesso fatto tra TensorFlow e PyTorch. Sebbene entrambi siano in grado di gestire di gestire carichi di lavoro di ricerca e di produzione all'avanguardia, presentano differenze storiche. TensorFlow è spesso preferito in ambienti industriale per la sua robusta pipeline di distribuzione dei modelli e per il supporto di hardware attraverso formati come SavedModel e TFLite. PyTorch, sviluppato da Meta, è spesso citato per il suo grafo computazionale dinamico e la facilità d'uso. grafo computazionale dinamico e la facilità d'uso nella ricerca accademica. Tuttavia, con i recenti aggiornamenti, il divario si è ridotto in modo significativo. Tuttavia, con i recenti aggiornamenti, il divario si è ridotto in modo significativo ed entrambi i framework offrono interoperabilità e prestazioni eccellenti.

Applicazioni nel mondo reale

La flessibilità del framework lo rende adatto a un'ampia gamma di settori industriali e a compiti complessi di visione artificiale (CV) e l'elaborazione del linguaggio e nell'elaborazione del linguaggio naturale.

• Assistenza sanitaria: alimenta sistemi avanzati di sistemi avanzati di analisi delle immagini mediche che assistono radiologi nel rilevare anomalie come i tumori nelle radiografie o nelle risonanze magnetiche, migliorando l'accuratezza e la velocità della diagnosi.
• Vendita al dettaglio: I principali retailer lo utilizzano per AI nelle applicazioni di vendita al dettaglio, come la gestione intelligente dell'inventario e i sistemi di gestione intelligente dell'inventario e i sistemi di cassa automatizzati che utilizzano di oggetti per identificare i prodotti in tempo reale. in tempo reale.
• Automotive: Nel settore automobilistico, viene utilizzato per addestrare i modelli di percezione per i veicoli autonomi. veicoli autonomi, consentendo alle auto di riconoscere corsie, pedoni e segnali stradali.

Integrazione di Ultralytics

I modelli Ultralytics YOLO si integrano perfettamente con l'ecosistema TensorFlow . Gli utenti possono addestrare modelli all'avanguardia come YOLO11 in Python ed esportarli facilmente in formati compatibili per l'implementazione su piattaforme web, mobili o cloud. Questa capacità garantisce che le elevate prestazioni di YOLO possono essere sfruttate all'interno delle infrastrutture esistenti TensorFlow.

L'esempio seguente mostra come esportare un modello YOLO11 pre-addestrato nel file TensorFlow SavedModel che consente una facile integrazione con gli strumenti di di una facile integrazione con gli strumenti di servizio.

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorFlow SavedModel format
# This creates a directory containing the saved_model.pb file
model.export(format="saved_model")

Oltre a SavedModel, Ultralytics supporta l'esportazione a TensorFlow Lite per applicazioni mobili, TensorFlow.js per l'inferenza basata sul web e Edge TPU per prestazioni hardware accelerate.