Thuật ngữ

TensorFlow

Khám phá TensorFlow, khuôn khổ ML mã nguồn mở mạnh mẽ của Google dành cho đổi mới AI. Xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình mạng nơ-ron một cách liền mạch!

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ do nhóm Google Brain phát triển cho tính toán số và học máy (ML) quy mô lớn. Nó cung cấp một hệ sinh thái toàn diện gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng, cho phép các nhà nghiên cứu thúc đẩy công nghệ tiên tiến trong Trí tuệ nhân tạo (AI) và các nhà phát triển dễ dàng xây dựng và triển khai các ứng dụng hỗ trợ ML. Kiến trúc linh hoạt của nó hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm máy chủ, thiết bị di động thông qua TensorFlow Lite , trình duyệt web sử dụng TensorFlow.js và thiết bị điện toán biên .

TensorFlow hoạt động như thế nào

TensorFlow xử lý dữ liệu bằng các tenxơ, là các mảng đa chiều. Tên "TensorFlow" biểu thị luồng các tenxơ này qua một đồ thị tính toán. Trong khi các phiên bản trước dựa trên các đồ thị tĩnh được xác định trước, TensorFlow 2.x đã giới thiệu thực thi háo hức 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 phép phân biệt tự động, giúp đơn giản hóa việc tính toán các gradient 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 (Đơn vị xử lý đồ họa) và phần cứng chuyên dụng như TPU (Đơn vị xử lý Tensor) để tính toán hiệu suất cao.

Các tính năng chính và hệ sinh thái

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

TensorFlow so với PyTorch

TensorFlow và PyTorch là hai khuôn khổ thống trị trong học sâu (DL) . Theo truyền thống, 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 khả năng thực thi nhanh chóng của TensorFlow 2.x, sự khác biệt này đã giảm bớt. TensorFlow thường vượt trội trong các tình huống triển khai sản xuất nhờ các công cụ như TensorFlow Serving và Lite. 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 rất linh hoạt và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực:

Tích hợp Ultralytics

Ultralytics cung cấp 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 định dạng TensorFlow khác nhau:

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

Tham gia cộng đồng Ultralytics

Tham gia vào tương lai của AI. Kết nối, cộng tác và phát triển với những nhà đổi mới toàn cầu

Tham gia ngay
Liên kết đã được sao chép vào clipboard