TensorFlow

TensorFlow - это комплексный и универсальный фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения разработки и развертывания приложений машинного обучения (ML) и приложений искусственного интеллекта. Изначально он был разработан исследователями и инженерами из Google Brain, но затем превратился в богатую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, что позволяет исследователям продвигать передовые достижения в области глубокого обучения (ГОО) и позволяет разработчикам легко создавать и внедрять приложения, работающие на основе глубокого обучения. Его архитектура разработана с учетом гибкости, поддерживая вычисления на различных платформах, от мощных серверов до мобильных мобильных устройств.

Основные концепции и архитектура

В основе TensorFlow лежит концепция графа потока данных. В этой модели узлы графа представляют собой математические операции, а ребра графа представляют многомерные массивы данных, известные как тензоры, которые перемещаются между ними. Такая архитектура позволяет фреймворку выполнять сложные нейронных сетей (НС).

• Тензоры: Фундаментальная единица данных, похожая на массивы NumPy , но с дополнительной способностью размещаться в памяти ускорителей, таких как GPU или TPU.
• Вычислительные графы: Они определяют логику вычислений. В то время как ранние версии полагались в значительной степени опирались на статические графы, современный TensorFlow по умолчанию использует нетерпеливое выполнение, которое оценивает операции немедленно для более интуитивного, питоновского опыта отладки.
• Интеграция с Keras: Для построения моделей TensorFlow использует Keras в качестве высокоуровневого API. Это упрощает создание моделей глубокого обучения за счет абстрагирования низкоуровневых деталей, что делает их доступными для быстрого создания прототипов.

Ключевые особенности и экосистема

Сила фреймворка заключается в его обширной экосистеме, которая поддерживает весь жизненный цикл ML от от предварительной обработки данных до развертывания на производстве.

• Визуализация: Набор TensorBoard предоставляет инструменты визуализации для track таких показателей обучения, как потери и точность, визуализации графов моделей и анализа пространств встраивания. пространства.
• Развертывание производства: Такие инструменты, как TensorFlow Serving позволяют гибко и высокопроизводительно обслуживать модели ML в производственных средах.
• Мобильные и веб-приложения: TensorFlow Lite обеспечивает низкую задержку выводы на мобильных и встроенных устройствах, а TensorFlow.js позволяет запускать модели непосредственно в браузере или на Node.js.
• Распределенное обучение: Система легко масштабируется, поддерживая распределенное обучение на кластерах устройств для работы с огромными массивами данных и крупномасштабными архитектурами.

TensorFlow против PyTorch

Среди фреймворков глубокого обучения часто сравнивают TensorFlow и PyTorch. Несмотря на то, что оба способны справляться с с современными исследовательскими и производственными нагрузками, они имеют исторические различия. TensorFlow часто предпочитают в в промышленных условиях благодаря его надежным конвейеры развертывания моделей и поддержку разнообразного аппаратного обеспечения с помощью таких форматов, как SavedModel и TFLite. PyTorch, разработанный компанией Meta, часто упоминается за его динамический динамичность вычислительного графа и простоту использования в академических исследованиях. Однако с последними обновлениями разрыв между ними значительно сократился Однако с последними обновлениями разрыв значительно сократился, и оба фреймворка предлагают отличную совместимость и производительность.

Применение в реальном мире

Гибкость фреймворка делает его пригодным для широкого спектра отраслей и сложных задач в компьютерного зрения (КВ) и обработки естественного языка обработки.

• Здравоохранение: Он обеспечивает работу передовых системы анализа медицинских изображений, которые помогают радиологам в обнаружении аномалий, таких как опухоли, на рентгеновских и магнитно-резонансных снимках, повышая точность и скорость диагностики.
• Розничная торговля: Крупнейшие розничные компании используют его для ИИ в розничной торговле, например, для интеллектуального управления запасами управление запасами и автоматизированные кассовые системы, использующие обнаружение объектов для идентификации товаров в в режиме реального времени.
• Автомобильная промышленность: В автомобильном секторе он используется для обучения моделей восприятия для автономных транспортных средств, позволяя автомобилям распознавать полосы движения, пешеходов и дорожные знаки.

Интеграция с Ultralytics

Модели Ultralytics YOLO легко интегрируются с экосистемой TensorFlow . Пользователи могут обучать самые современные модели такие как YOLO11 на языке Python и легко экспортировать их в совместимые форматы для развертывания на веб-, мобильных или облачных платформах. Эта возможность гарантирует, что высокая производительность YOLO может быть использована в существующих инфраструктурах TensorFlow.

В следующем примере показано, как экспортировать предварительно обученную модель YOLO11 в TensorFlow SavedModel формат, который позволяет простую интеграцию с инструментами обслуживания.

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")

В дополнение к SavedModel, Ultralytics поддерживает экспорт в TensorFlow Lite для мобильных приложений, TensorFlow.js для выводов на основе веб-технологий и Edge TPU для ускорения аппаратной производительности.