TensorFlow para Java
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TensorFlow Java puede ejecutarse en cualquier JVM para crear, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático. Viene con una serie de utilidades y marcos que ayudan a lograr la mayoría de las tareas comunes a los científicos de datos y desarrolladores que trabajan en este dominio. Java y otros lenguajes JVM, como Scala o Kotlin, se usan con frecuencia en pequeñas y grandes empresas de todo el mundo, lo que convierte a TensorFlow en una opción estratégica para adoptar el aprendizaje automático a gran escala.
el repositorio
En los primeros días, los enlaces del lenguaje Java para TensorFlow se alojaban en el repositorio principal de TensorFlow y se publicaban solo cuando una nueva versión de la biblioteca central estaba lista para distribuirse, lo que ocurre solo unas pocas veces al año. Ahora, todo el código relacionado con Java se ha movido a este repositorio para que pueda evolucionar y publicarse independientemente de los lanzamientos oficiales de TensorFlow. Además, la mayoría de las tareas de compilación se han migrado de Bazel a Maven, que es más familiar para la mayoría de los desarrolladores de Java.
A continuación se describe el diseño del repositorio y sus diferentes artefactos:
tensorflow-core
- Todos los artefactos que construyen los enlaces de lenguaje central de TensorFlow para Java
- Público objetivo: proyectos que proporcionan sus propias API o marcos además de TensorFlow y solo quieren una capa delgada para acceder al tiempo de ejecución de TensorFlow desde la JVM
tensorflow-framework
- API principal para crear y entrenar redes neuronales con TensorFlow
- Público objetivo: desarrolladores de redes neuronales
ndarray
- Biblioteca de utilidades genéricas para operaciones de E/S de datos n-dimensionales
- Usado por TensorFlow pero no depende de TensorFlow
- Audiencia prevista: cualquier desarrollador que necesite una implementación de matriz n-dimensional de Java, ya sea que la usen o no con TensorFlow
Comunicación
Este repositorio es mantenido por TensorFlow JVM Special Interest Group (SIG). Puede unirse fácilmente al grupo suscribiéndose a la lista de correo jvm@tensorflow.org , o simplemente puede enviar solicitudes de incorporación de cambios y plantear problemas a este repositorio. También hay un canal Gitter sig-jvm .
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2022-11-01 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2022-11-01 (UTC)"],[],[],null,["# TensorFlow for Java\n\n\u003cbr /\u003e\n\n|----------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|\n| [View on TensorFlow.org](https://www.tensorflow.org/jvm) | [View GitHub repository](https://github.com/tensorflow/java) |\n\nTensorFlow Java can run on any JVM for building, training and running machine learning models. It comes with\na series of utilities and frameworks that help achieve most of the tasks common to data scientists\nand developers working in this domain. Java and other JVM languages, such as Scala or Kotlin, are\nfrequently used in small-to-large enterprises all over the world, which makes TensorFlow a strategic\nchoice for adopting machine learning at a large scale.\n\nThe Repository\n--------------\n\nIn the early days, the Java language bindings for TensorFlow were hosted in the\n[main TensorFlow repository](https://github.com/tensorflow/tensorflow)\nand released only when a new version of the core library was ready to be distributed, which happens only\na few times a year. Now, all Java-related code has been moved to this repository so that it can evolve and\nbe released independently from official TensorFlow releases. In addition, most of the build tasks have been\nmigrated from Bazel to Maven, which is more familiar for most Java developers.\n\nThe following describes the layout of the repository and its different artifacts:\n\n- [tensorflow-core](https://github.com/tensorflow/java/tree/master/tensorflow-core)\n\n - All artifacts that build up the core language bindings of TensorFlow for Java\n - Intended audience: projects that provide their own APIs or frameworks on top of TensorFlow and just want a thin layer to access the TensorFlow runtime from the JVM\n- [tensorflow-framework](https://github.com/tensorflow/java/tree/master/tensorflow-framework)\n\n - Primary API for building and training neural networks with TensorFlow\n - Intended audience: neural network developers\n- [ndarray](https://github.com/tensorflow/java-ndarray)\n\n - Generic utility library for n-dimensional data I/O operations\n - Used by TensorFlow but does not depend on TensorFlow\n - Intended audience: any developer who needs a Java n-dimensional array implementation, whether or not they use it with TensorFlow\n\nCommunication\n-------------\n\nThis repository is maintained by TensorFlow JVM Special Interest Group (SIG). You can easily join the group\nby subscribing to the [jvm@tensorflow.org](https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!forum/jvm)\nmailing list, or you can simply send pull requests and raise issues to this repository.\nThere is also a [sig-jvm Gitter channel](https://gitter.im/tensorflow/sig-jvm)."]]
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