نقلا عن TensorFlow

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.