TensorFlow

Các tính năng và khái niệm chính

Kiến trúc của TensorFlow được xây dựng dựa trên một số nguyên tắc cốt lõi giúp nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho học sâu (DL) và các phép tính số khác.

• Đồ thị tính toán: TensorFlow theo truyền thống sử dụng đồ thị tính toán tĩnh để xác định các phép toán. Mặc dù các phiên bản hiện đại sử dụng Eager Execution theo mặc định để mang lại cảm giác trực quan, đậm chất Python hơn, mô hình dựa trên đồ thị vẫn rất quan trọng cho việc tối ưu hóa và triển khai. Cấu trúc này cho phép framework biên dịch và tối ưu hóa các phép tính để thực thi hiệu quả trên phần cứng như GPU và TPU .
• Tensor: Cấu trúc dữ liệu cơ bản trong TensorFlow là "tensor", một mảng đa chiều. Tất cả dữ liệu, từ hình ảnh đầu vào đến trọng số mô hình , đều được biểu diễn dưới dạng tenxơ.
• Khả năng mở rộng: Khung được thiết kế cho đào tạo và suy luận phân tán quy mô lớn. Nó có thể chạy trên CPU đơn, cụm GPU hoặc bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng, phù hợp cho cả môi trường nghiên cứu và sản xuất.
• Hệ sinh thái toàn diện: TensorFlow không chỉ là một thư viện. Nó bao gồm các công cụ như TensorBoard để trực quan hóa các số liệu đào tạo, TensorFlow Serving để phục vụ mô hình hiệu suất cao và TensorFlow Lite để triển khai mô hình trên thiết bị di động và thiết bị nhúng.

Tensorflow so với các nền tảng khác

TensorFlow là một trong những nền tảng học sâu phổ biến nhất, nhưng nó tồn tại song song với các nền tảng khác như PyTorch và Keras.

• TensorFlow so với PyTorch : Đây là so sánh phổ biến nhất trong cộng đồng ML. Trong khi TensorFlow, với các công cụ mạnh mẽ để triển khai và sản xuất mô hình , từ lâu đã được ưa chuộng cho các ứng dụng công nghiệp, PyTorch thường được đánh giá cao vì tính đơn giản và dễ sử dụng trong nghiên cứu. Tuy nhiên, với sự ra đời của Eager Execution, TensorFlow đã trở nên thân thiện hơn nhiều với người dùng, thu hẹp khoảng cách. Lựa chọn thường phụ thuộc vào sự quen thuộc với hệ sinh thái và các yêu cầu cụ thể của dự án.
• TensorFlow và Keras : Keras là một cấp độ cao mạng lưới nơ-ron API hiện là API cấp cao chính thức cho TensorFlow. Nó cung cấp một giao diện đơn giản hơn, trực quan hơn để xây dựng mô hình, trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp cơ bản. Đối với hầu hết các nhà phát triển, việc xây dựng mô hình trong TensorFlow có nghĩa là sử dụng tf.keras Giao diện lập trình ứng dụng (API).

Ứng dụng và Ví dụ

TensorFlow rất linh hoạt và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Thị giác Máy tính (CV) : Hỗ trợ 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 nhằm 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 diễn giải 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 robot .

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 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 .