تلتزم Google بتعزيز المساواة العرقية للمجتمعات السوداء. أنظر كيف.
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

أوراق TensorFlow البيضاء

يحدد هذا المستند الأوراق البيضاء حول TensorFlow.

التعلم الآلي على نطاق واسع في النظم الموزعة غير المتجانسة

الوصول إلى هذه الورقة البيضاء.

الخلاصة: TensorFlow هي واجهة للتعبير عن خوارزميات التعلم الآلي وتنفيذ لتنفيذ مثل هذه الخوارزميات. يمكن تنفيذ حساب تم التعبير عنه باستخدام TensorFlow مع تغيير طفيف أو بدون تغيير على مجموعة واسعة من الأنظمة غير المتجانسة ، بدءًا من الأجهزة المحمولة مثل الهواتف والأجهزة اللوحية حتى الأنظمة الموزعة على نطاق واسع لمئات الأجهزة وآلاف الأجهزة الحسابية مثل بطاقات GPU . النظام مرن ويمكن استخدامه للتعبير عن مجموعة متنوعة من الخوارزميات ، بما في ذلك خوارزميات التدريب والاستدلال لنماذج الشبكات العصبية العميقة ، وقد تم استخدامه لإجراء البحوث ونشر أنظمة التعلم الآلي في الإنتاج عبر أكثر من اثني عشر منطقة من علوم الكمبيوتر والمجالات الأخرى ، بما في ذلك التعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر والروبوتات واسترجاع المعلومات ومعالجة اللغة الطبيعية واستخراج المعلومات الجغرافية واكتشاف العقاقير الحسابية. تصف هذه الورقة واجهة TensorFlow وتنفيذ تلك الواجهة التي أنشأناها في Google. تم إصدار TensorFlow API وتطبيق مرجعي كحزمة مفتوحة المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0 في نوفمبر 2015 وهي متاحة على www.tensorflow.org.

بتنسيق BibTeX

إذا كنت تستخدم TensorFlow في بحثك وترغب في الاستشهاد بنظام TensorFlow ، فإننا نقترح عليك الاستشهاد بهذه الورقة البيضاء.

@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 بشكل نصي:

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 لتعلم الآلة على نطاق واسع

الوصول إلى هذه الورقة البيضاء.

الخلاصة: TensorFlow هو نظام تعلم آلي يعمل على نطاق واسع وفي بيئات غير متجانسة. يستخدم TensorFlow الرسوم البيانية لتدفق البيانات لتمثيل الحساب والحالة المشتركة والعمليات التي تغير هذه الحالة. يقوم بتعيين خرائط الرسم البياني لتدفق البيانات عبر العديد من الأجهزة في مجموعة ، وداخل جهاز عبر أجهزة حسابية متعددة ، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية متعددة النواة ووحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة ووحدات ASIC المصممة خصيصًا والمعروفة باسم وحدات معالجة Tensor (TPU). توفر هذه البنية مرونة لمطور التطبيق: في حين أن تصميمات "خادم المعلمات" السابقة تم دمج إدارة الحالة المشتركة في النظام ، فإن TensorFlow يمكّن المطورين من تجربة تحسينات جديدة وخوارزميات التدريب. 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 هذا البحث ، قمنا بوصف نموذج TensorFlow dataflow ونوضح الأداء القوي الذي تحققه TensorFlow للعديد من التطبيقات الواقعية.