TensorFlow pour Java

TensorFlow Java peut s'exécuter sur n'importe quelle JVM pour créer, entraîner et exécuter des modèles d'apprentissage automatique. Il est livré avec une série d'utilitaires et de frameworks qui aident à réaliser la plupart des tâches communes aux data scientists et aux développeurs travaillant dans ce domaine. Java et d'autres langages JVM, tels que Scala ou Kotlin, sont fréquemment utilisés dans les petites et grandes entreprises du monde entier, ce qui fait de TensorFlow un choix stratégique pour adopter l'apprentissage automatique à grande échelle.

Le référentiel

Au début, les liaisons du langage Java pour TensorFlow étaient hébergées dans le référentiel principal de TensorFlow et publiées uniquement lorsqu'une nouvelle version de la bibliothèque principale était prête à être distribuée, ce qui ne se produit que quelques fois par an. Désormais, tout le code lié à Java a été déplacé vers ce référentiel afin qu'il puisse évoluer et être publié indépendamment des versions officielles de TensorFlow. De plus, la plupart des tâches de construction ont été migrées de Bazel vers Maven, ce qui est plus familier pour la plupart des développeurs Java.

Ce qui suit décrit la disposition du dépôt et ses différents artefacts :

• tensorflow-core

  • Tous les artefacts qui constituent les liaisons de langage de base de TensorFlow pour Java
  • Public visé : projets qui fournissent leurs propres API ou frameworks au-dessus de TensorFlow et qui souhaitent simplement qu'une couche mince accède à l'environnement d'exécution TensorFlow à partir de la JVM

• tensorflow-framework

  • API principale pour créer et former des réseaux de neurones avec TensorFlow
  • Public visé : développeurs de réseaux de neurones

• ndarray

  • Bibliothèque d'utilitaires génériques pour les opérations d'E/S de données à n dimensions
  • Utilisé par TensorFlow mais ne dépend pas de TensorFlow
  • Public visé : tout développeur ayant besoin d'une implémentation de tableau n-dimensionnel Java, qu'il l'utilise ou non avec TensorFlow

Communication

Ce référentiel est géré par TensorFlow JVM Special Interest Group (SIG). Vous pouvez facilement rejoindre le groupe en vous abonnant à la liste de diffusion [e-mail] , ou vous pouvez simplement envoyer des demandes d'extraction et signaler des problèmes à ce référentiel. Il existe également un canal sig-jvm Gitter .