Dòng chảy căng

Tensorflow là một thư viện phần mềm nguồn mở để tính toán số bằng các chương trình luồng dữ liệu. Nó được thiết kế để sử dụng trong các ứng dụng học máy như mạng thần kinh và được phát triển bởi nhóm Google Brain. Thư viện được viết bằng C++ và Python và được các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và công ty sử dụng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình trong nhiều môi trường khác nhau.

TensorFlow được Google phát hành lần đầu tiên vào năm 2015 dưới dạng giải pháp nguồn mở cho các framework machine learning và deep learning. Nó được xây dựng dựa trên khái niệm biểu đồ luồng dữ liệu, trong đó các nút biểu thị các phép toán hoặc phép toán trên dữ liệu và luồng dữ liệu là biểu đồ có hướng của các nút. Nó tương tự như một biểu đồ tính toán, nhưng thay vì các thao tác được thực hiện tuần tự, các thao tác diễn ra song song.

Tensorflow sử dụng hệ thống biểu đồ luồng dữ liệu để tạo mô hình cho các ứng dụng học máy. Mỗi nút trong biểu đồ biểu thị một phép toán và các cạnh biểu thị luồng dữ liệu giữa các phép toán. Các nút được tổ chức theo biểu đồ có hướng, cho phép thực hiện các phép tính số phức tạp theo kiểu phân tán.

Kiến trúc của TensorFlow cho phép nó vừa linh hoạt vừa có thể mở rộng. Nó cho phép phát triển các mô hình phức tạp và thuật toán học máy có thể áp dụng cho nhiều ứng dụng trong thế giới thực. Ngoài ra, khả năng tính toán phân tán của nó cho phép dễ dàng triển khai ứng dụng lên nhiều nền tảng, bao gồm thiết bị di động, web, đám mây và máy tính để bàn.

TensorFlow cung cấp nhiều API và thư viện để người dùng xây dựng và triển khai các mô hình, cũng như tối ưu hóa tốc độ và mức sử dụng bộ nhớ. Điều này làm cho nó trở thành sự lựa chọn tuyệt vời cho một số tình huống học máy, từ nhận dạng chữ số viết tay đến phân loại đối tượng trong hình ảnh, dự đoán giá cổ phiếu hoặc đào tạo xe tự lái.

Nhìn chung, TensorFlow là một thư viện phần mềm mạnh mẽ và phổ biến được nhiều công ty và nhà phát triển sử dụng, đồng thời nó ngày càng được sử dụng cho nhiều ứng dụng học sâu và học máy.