TensorFlow [1] är ett gränssnitt för att uttrycka algoritmer för maskininlärning och en implementation för att utföra sådana algoritmer. En beräkning som uttrycks med hjälp av TensorFlow kan utföras med liten eller ingen förändring på en mängd olika heterogena system, allt från mobila enheter som telefoner och surfplattor upp till storskaliga distribuerade system av hundratals maskiner och tusentals beräkningsenheter såsom GPU-kort. Systemet är flexibelt och kan användas för att uttrycka en mängd olika algoritmer, inklusive utbildning och slutsatser algoritmer för djupa neurala nätverk modeller, och det har använts för att bedriva forskning och för att distribuera maskininlärningssystem i produktion över mer än ett dussin områden inom datavetenskap och andra områden, inklusive taligenkänning, datorseende, robotik, informationssökning, behandling av naturligt språk, geografisk information utvinning, och beräkningsläkemedel upptäckt. Detta dokument beskriver TensorFlow-gränssnittet och en implementation av det gränssnitt som vi har byggt på Google. TensorFlow API och en referensimplementation släpptes som ett open-source-paket under Apache 2.0-licensen i november 2015 och finns på www.tensorflow.org.
Tensorflow REF är ett populärt ramverk för storskalig maskininlärning på heterogena distribuerade system.
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}