TensorFlow

Google відкрила власну систему для навчання моделей: обчислення описують графом, а виконувати його можна на процесорі, графічному прискорювачі чи кластері.

Чому це важливо

Інструмент промислового рівня став безкоштовним — і поріг входу в глибоке навчання впав до вміння писати Python.

До цього кожна лабораторія мала власні напівсамописні засоби, і відтворити чужий результат було важко. TensorFlow дав спільну основу, а разом із нею й спільний спосіб описувати моделі. Через рік з'явився PyTorch із іншою філософією виконання, і суперництво двох систем визначило інструментарій поля на десятиліття.

Відомості про подію

Дата події

9 листопада 2015 р.

Дата на часовій осі

Дата події

Перевірка

Джерела зібрано автоматично · 17 вересня 2026 р.

Лінії

ID

evt-0230

Систему відкрито 9 листопада 2015 року; описову статтю оприлюднено в березні 2016 року.

Джерела

першоджерело TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
arXiv · Опубліковано березень 2016 р.
першоджерело TensorFlow - Google's latest machine learning system, open sourced for everyone (Google Research Blog, 9 November 2015)
Google Research Blog · Опубліковано 9 листопада 2015 р.
вторинне TensorFlow
Wikipedia

Пов’язані події

Раніше

Пов’язано Keras 2015посилається на цей запис
Згодом стала офіційним високорівневим інтерфейсом TensorFlow.
Пов’язано Theano 2012посилається на цей запис
Прямий попередник TensorFlow за задумом: символьний граф із автоматичним диференціюванням.
Пов’язано Глибокі мережі на графічних процесорах 2009
Інструмент, що робить розподілене навчання на прискорювачах доступним поза великими компаніями.

Пізніше

Пов’язано Тензорний процесор Google 2016посилається на цей запис
Прискорювач і система навчання походять з однієї компанії й розраховані одне на одне.
Спирається на Wide & Deep: рекомендації застосунків у Google Play 2016посилається на цей запис
Реалізацію Wide & Deep автори відкрили разом із високорівневим API в TensorFlow.
- Wide & Deep Learning for Recommender Systems (arXiv:1606.07792v1) · arXiv
Спирається на Глибокі мережі в рекомендаціях YouTube 2016посилається на цей запис
Система, за статтею, побудована на Google Brain, нещодавно відкритому як TensorFlow.
- Deep Neural Networks for YouTube Recommendations (RecSys '16) · Association for Computing Machinery
Протиставляє PyTorch 2017посилається на цей запис
Граф обчислень будується під час виконання, а не описується наперед.
- PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library · NeurIPS 2019
Пов’язано JAX: перетворення програми замість опису графа 2018посилається на цей запис
Третій підхід тієї самої компанії до того, як узагалі описувати обчислення для навчання.