ينشر TensorFlow DOI لقاعدة التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر باستخدام Zenodo.org: 10.5281/zenodo.4724125
تم إدراج الأوراق البيضاء الخاصة بـ TensorFlow للاستشهاد بها أدناه.
التعلم الآلي على نطاق واسع على الأنظمة الموزعة غير المتجانسة
الوصول إلى هذه الورقة البيضاء.
الملخص: TensorFlow عبارة عن واجهة للتعبير عن خوارزميات التعلم الآلي وتنفيذ لتنفيذ مثل هذه الخوارزميات. يمكن تنفيذ عملية حسابية يتم التعبير عنها باستخدام TensorFlow مع تغيير بسيط أو بدون تغيير على مجموعة واسعة من الأنظمة غير المتجانسة، بدءًا من الأجهزة المحمولة مثل الهواتف والأجهزة اللوحية وحتى الأنظمة الموزعة واسعة النطاق المكونة من مئات الآلات وآلاف الأجهزة الحسابية مثل بطاقات GPU . يتسم النظام بالمرونة ويمكن استخدامه للتعبير عن مجموعة واسعة من الخوارزميات، بما في ذلك خوارزميات التدريب والاستدلال لنماذج الشبكات العصبية العميقة، وقد تم استخدامه لإجراء الأبحاث ونشر أنظمة التعلم الآلي في الإنتاج عبر أكثر من اثنتي عشرة منطقة من المجالات. علوم الكمبيوتر والمجالات الأخرى، بما في ذلك التعرف على الكلام، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات، واسترجاع المعلومات، ومعالجة اللغات الطبيعية، واستخراج المعلومات الجغرافية، واكتشاف الأدوية الحسابية. تصف هذه الورقة واجهة TensorFlow وتنفيذ تلك الواجهة التي قمنا بإنشائها في Google. تم إصدار واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow والتنفيذ المرجعي كحزمة مفتوحة المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0 في نوفمبر 2015، وهي متاحة على www.tensorflow.org.
بصيغة BibTeX
إذا كنت تستخدم TensorFlow في بحثك وترغب في الاستشهاد بنظام TensorFlow، فنقترح عليك الاستشهاد بهذا المستند التقني.
@misc{tensorflow2015-whitepaper,
title={ {TensorFlow}: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems},
url={https://www.tensorflow.org/},
note={Software available from tensorflow.org},
author={
Mart\'{i}n~Abadi and
Ashish~Agarwal and
Paul~Barham and
Eugene~Brevdo and
Zhifeng~Chen and
Craig~Citro and
Greg~S.~Corrado and
Andy~Davis and
Jeffrey~Dean and
Matthieu~Devin and
Sanjay~Ghemawat and
Ian~Goodfellow and
Andrew~Harp and
Geoffrey~Irving and
Michael~Isard and
Yangqing Jia and
Rafal~Jozefowicz and
Lukasz~Kaiser and
Manjunath~Kudlur and
Josh~Levenberg and
Dandelion~Man\'{e} and
Rajat~Monga and
Sherry~Moore and
Derek~Murray and
Chris~Olah and
Mike~Schuster and
Jonathon~Shlens and
Benoit~Steiner and
Ilya~Sutskever and
Kunal~Talwar and
Paul~Tucker and
Vincent~Vanhoucke and
Vijay~Vasudevan and
Fernanda~Vi\'{e}gas and
Oriol~Vinyals and
Pete~Warden and
Martin~Wattenberg and
Martin~Wicke and
Yuan~Yu and
Xiaoqiang~Zheng},
year={2015},
}
أو على شكل نص:
Martín Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham, Eugene Brevdo, Zhifeng Chen, Craig Citro, Greg S. Corrado, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay Ghemawat, Ian Goodfellow, Andrew Harp, Geoffrey Irving, Michael Isard, Rafal Jozefowicz, Yangqing Jia, Lukasz Kaiser, Manjunath Kudlur, Josh Levenberg, Dan Mané, Mike Schuster, Rajat Monga, Sherry Moore, Derek Murray, Chris Olah, Jonathon Shlens, Benoit Steiner, Ilya Sutskever, Kunal Talwar, Paul Tucker, Vincent Vanhoucke, Vijay Vasudevan, Fernanda Viégas, Oriol Vinyals, Pete Warden, Martin Wattenberg, Martin Wicke, Yuan Yu, and Xiaoqiang Zheng. TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, 2015. Software available from tensorflow.org.
TensorFlow: نظام للتعلم الآلي على نطاق واسع
الوصول إلى هذه الورقة البيضاء.
الملخص: TensorFlow هو نظام للتعلم الآلي يعمل على نطاق واسع وفي بيئات غير متجانسة. يستخدم TensorFlow الرسوم البيانية لتدفق البيانات لتمثيل الحساب والحالة المشتركة والعمليات التي تغير تلك الحالة. يقوم بتعيين عقد الرسم البياني لتدفق البيانات عبر العديد من الأجهزة في المجموعة، وداخل الجهاز عبر أجهزة حسابية متعددة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية متعددة النواة، ووحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة، وASICs المصممة خصيصًا والمعروفة باسم وحدات معالجة Tensor (TPUs). تمنح هذه البنية المرونة لمطور التطبيق: بينما في تصميمات "خادم المعلمات" السابقة، تم دمج إدارة الحالة المشتركة في النظام، يتيح TensorFlow للمطورين تجربة تحسينات وخوارزميات تدريب جديدة. يدعم TensorFlow مجموعة متنوعة من التطبيقات، مع التركيز على التدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة. تستخدم العديد من خدمات Google TensorFlow في الإنتاج، وقد أصدرناه كمشروع مفتوح المصدر، وأصبح يستخدم على نطاق واسع في أبحاث التعلم الآلي. في هذه الورقة، نصف نموذج تدفق بيانات TensorFlow ونعرض الأداء المقنع الذي يحققه TensorFlow للعديد من تطبيقات العالم الحقيقي.