TensorFlow

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:

• Tích hợp Keras : TensorFlow tích hợp Keras làm API cấp cao, cung cấp phương pháp trực quan để xây dựng và đào tạo mô hình.
• Triển khai linh hoạt : Hỗ trợ triển khai trên các máy chủ, nền tảng điện toán đám mây , thiết bị di động ( TensorFlow Lite ), web ( TensorFlow.js ) và thiết bị biên .
• Tối ưu hóa mô hình : Bao gồm Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow cho các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình và cắt tỉa mô hình để tạo ra các mô hình nhỏ hơn và nhanh hơn.
• Công cụ sản xuất mạnh mẽ : Cung cấp các công cụ như TensorFlow Extended (TFX) để quản lý các quy trình ML đầu cuối trong sản xuất.
• Tăng tốc phần cứng : Tối ưu hóa hiệu suất trên CPU , GPU NVIDIA và TPU của Google.
• Phân biệt tự động : Tự động tính toán độ dốc để đào tạo mô hình bằng nhiều thuật toán tối ưu hóa khác nhau như Adam hoặc SGD .

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:

• Computer Vision (CV): Cung cấp năng lượng cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh , phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh . Ví dụ, Google sử dụng TensorFlow để xử lý hình ảnh trong Google Street View để phân tích và ghép các hình ảnh toàn cảnh lại với nhau.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Được sử dụng cho các tác vụ như phân tích tình cảm , dịch máy và xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT . Thuật toán tìm kiếm RankBrain của Google, giúp giải thích các truy vấn tìm kiếm, là một triển khai TensorFlow quy mô lớn ban đầu.
• Chăm sóc sức khỏe: Ứng dụng trong phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh từ hình ảnh quét và trong việc tìm ra thuốc.
• Hệ thống tự động: Được sử dụng trong việc phát triển hệ thống nhận thức cho xe tự lái và rô bốt .

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:

• TensorFlow SavedModel : Định dạng chuẩn để phục vụ các mô hình với TensorFlow Phục vụ hoặc triển khai trong môi trường đám mây.
• TensorFlow Lite : Định dạng được tối ưu hóa để triển khai trên các thiết bị di động, nhúng và IoT .
• TensorFlow.js : Cho phép chạy mô hình trực tiếp trên trình duyệt web hoặc ứng dụng Node.js.
• TF GraphDef : Định dạng định nghĩa đồ thị cấp thấp hơn.
• Edge TPU : Xuất cho bộ tăng tốc phần cứng Edge TPU của Google.

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 .