Obsah
TensorFlow
TensorFlow je komplexní open-source platforma pro strojové učení (Machine Learning), kterou vyvinul tým Google Brain. Je navržena tak, aby usnadnila proces od výzkumu až po nasazení modelů do reálného provozu na různých zařízeních – od výkonných serverových clusterů až po chytré telefony a IoT zařízení.
Název je odvozen od operací, které neuronové sítě provádějí nad vícedimenzionálními datovými poli, zvanými tenzory.
Klíčové vlastnosti TensorFlow
TensorFlow se postupem času vyvinul v ucelený ekosystém, který zahrnuje:
1. Keras API (Vysokoúrovňové rozhraní)
Keras je oficiální rozhraní pro TensorFlow, které umožňuje definovat a trénovat neuronové sítě pomocí pár řádků kódu. Je velmi intuitivní a zaměřené na uživatelskou přívětivost.
2. Flexibilita nasazení (Deployment)
TensorFlow vyniká v tom, co se stane s modelem *po* trénování:
- TF Serving: Pro vysoce výkonné nasazení na produkčních serverech.
- TF Lite: Pro běh modelů na mobilních zařízeních (Android, iOS) a mikrokontrolérech (Arduino).
- TF.js: Umožňuje trénovat a spouštět modely přímo v prohlížeči pomocí JavaScriptu.
3. TensorBoard (Vizualizace)
Unikátní nástroj pro vizualizaci trénovacího procesu. Umožňuje sledovat metriky (přesnost, ztrátu), prohlížet strukturu výpočetního grafu a analyzovat histogramy vah v reálném čase.
Architektura a vývoj
TensorFlow prošel zásadní transformací mezi verzemi 1.x a 2.x:
- TensorFlow 1.x: Používal statické výpočetní grafy. Uživatel musel nejprve definovat celou strukturu sítě a až poté ji spustit v rámci „Session“. To bylo efektivní, ale velmi náročné na ladění.
- TensorFlow 2.x: Zavedl tzv. Eager Execution (podobně jako PyTorch). Operace se provádějí okamžitě, což usnadňuje vývoj a debugging v Pythonu.
Srovnání: TensorFlow vs. PyTorch
| Vlastnost | TensorFlow | PyTorch |
|---|---|---|
| Hlavní vývojář | Meta (Facebook) | |
| Produkční nasazení | Vynikající (TFX, TF Serving) | Velmi dobré (TorchScript) |
| Mobilní/Edge zařízení | Lídr trhu (TF Lite) | Rychle se dotahuje (ExecuTorch) |
| Styl kódu | Integrovaný Keras (velmi strukturovaný) | Čistý Python (velmi flexibilní) |
| Vizualizace | TensorBoard (v základu) | Externí nástroje (Visdom, WandB) |
Hardwarová podpora
TensorFlow je optimalizován pro širokou škálu hardwaru:
- GPU: Plná podpora pro NVIDIA (CUDA/cuDNN).
- TPU (Tensor Processing Units): Specializované čipy od Googlu, které jsou řádově rychlejší pro trénování obřích modelů než běžná GPU.
- CPU: Optimalizace pomocí instrukčních sad jako AVX a FMA.
Kdy zvolit TensorFlow?
TensorFlow je ideální volbou, pokud plánujete model nasadit do rozsáhlé produkce, potřebujete jej spustit na mobilním telefonu, nebo pokud využíváte cloudovou infrastrukturu Google Cloud, která je pro TensorFlow nativně optimalizována.
— Související termíny: Keras, PyTorch, TPU, Strojové učení, ONNX.