TensorFlow, Zenodo.org'u kullanarak açık kaynak kod tabanı için bir DOI yayınlıyor: 10.5281/zenodo.4724125
TensorFlow'un teknik incelemeleri aşağıda alıntılanmak üzere listelenmiştir.
Heterojen Dağıtılmış Sistemlerde Büyük Ölçekli Makine Öğrenimi
Özet: TensorFlow, makine öğrenimi algoritmalarını ifade etmeye yönelik bir arayüz ve bu tür algoritmaları yürütmeye yönelik bir uygulamadır. TensorFlow kullanılarak ifade edilen bir hesaplama, telefonlar ve tabletler gibi mobil cihazlardan yüzlerce makine ve GPU kartları gibi binlerce hesaplama cihazından oluşan büyük ölçekli dağıtılmış sistemlere kadar çok çeşitli heterojen sistemlerde çok az değişiklikle veya hiç değişiklik olmadan yürütülebilir. . Sistem esnektir ve derin sinir ağı modelleri için eğitim ve çıkarım algoritmaları da dahil olmak üzere çok çeşitli algoritmaları ifade etmek için kullanılabilir ve bir düzineden fazla alanda araştırma yürütmek ve makine öğrenimi sistemlerini üretime dağıtmak için kullanılmıştır. bilgisayar bilimi ve konuşma tanıma, bilgisayarla görme, robot bilimi, bilgi erişimi, doğal dil işleme, coğrafi bilgi çıkarma ve hesaplamalı ilaç keşfi dahil olmak üzere diğer alanlar. Bu belgede TensorFlow arayüzü ve bu arayüzün Google'da oluşturduğumuz bir uygulaması anlatılmaktadır. TensorFlow API ve referans uygulaması, Kasım 2015'te Apache 2.0 lisansı altında açık kaynaklı bir paket olarak piyasaya sürüldü ve www.tensorflow.org adresinden edinilebilir.
BibTeX formatında
Araştırmanızda TensorFlow kullanıyorsanız ve TensorFlow sisteminden alıntı yapmak istiyorsanız bu teknik incelemeden alıntı yapmanızı öneririz.
@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},
}
Veya metin biçiminde:
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: Büyük Ölçekli Makine Öğrenimi için Bir Sistem
Özet: TensorFlow, büyük ölçekte ve heterojen ortamlarda çalışan bir makine öğrenme sistemidir. TensorFlow, hesaplamayı, paylaşılan durumu ve bu durumu değiştiren işlemleri temsil etmek için veri akışı grafiklerini kullanır. Bir veri akışı grafiğinin düğümlerini bir kümedeki birçok makinede ve çok çekirdekli CPU'lar, genel amaçlı GPU'lar ve Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar) olarak bilinen özel tasarlanmış ASIC'ler dahil olmak üzere birden fazla hesaplama cihazındaki bir makine içinde eşler. Bu mimari, uygulama geliştiricisine esneklik sağlar: Önceki "parametre sunucusu" tasarımlarında paylaşılan durumun yönetimi sistemin içine yerleştirilmişken TensorFlow, geliştiricilerin yeni optimizasyonlar ve eğitim algoritmaları ile deneyler yapmasına olanak tanır. TensorFlow, derin sinir ağlarında eğitim ve çıkarımlara odaklanarak çeşitli uygulamaları destekler. Çeşitli Google hizmetleri üretimde TensorFlow'u kullanıyor; bunu açık kaynaklı bir proje olarak yayınladık ve makine öğrenimi araştırmalarında yaygın olarak kullanılmaya başlandı. Bu yazıda TensorFlow veri akışı modelini tanımlıyoruz ve TensorFlow'un çeşitli gerçek dünya uygulamaları için elde ettiği etkileyici performansı gösteriyoruz.