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Documentos técnicos de TensorFlow

Este documento identifica los libros blancos sobre TensorFlow.

Aprendizaje automático a gran escala en sistemas distribuidos heterogéneos

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Resumen: TensorFlow es una interfaz para expresar algoritmos de aprendizaje automático y una implementación para ejecutar dichos algoritmos. Un cálculo expresado con TensorFlow se puede ejecutar con poco o ningún cambio en una amplia variedad de sistemas heterogéneos, que van desde dispositivos móviles como teléfonos y tabletas hasta sistemas distribuidos a gran escala de cientos de máquinas y miles de dispositivos computacionales como tarjetas GPU. . El sistema es flexible y se puede utilizar para expresar una amplia variedad de algoritmos, incluidos algoritmos de entrenamiento e inferencia para modelos de redes neuronales profundas, y se ha utilizado para realizar investigaciones y para implementar sistemas de aprendizaje automático en producción en más de una docena de áreas de informática y otros campos, incluido el reconocimiento de voz, la visión por computadora, la robótica, la recuperación de información, el procesamiento del lenguaje natural, la extracción de información geográfica y el descubrimiento computacional de fármacos. Este documento describe la interfaz de TensorFlow y una implementación de esa interfaz que hemos creado en Google. La API de TensorFlow y una implementación de referencia se lanzaron como un paquete de código abierto bajo la licencia de Apache 2.0 en noviembre de 2015 y están disponibles en www.tensorflow.org.

En formato BibTeX

Si usa TensorFlow en su investigación y le gustaría citar el sistema TensorFlow, le sugerimos que cite este documento técnico.

@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
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    Xiaoqiang~Zheng},
  year={2015},
}

O en forma textual:

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: un sistema para el aprendizaje automático a gran escala

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Resumen: TensorFlow es un sistema de aprendizaje automático que opera a gran escala y en entornos heterogéneos. TensorFlow usa gráficos de flujo de datos para representar el cálculo, el estado compartido y las operaciones que mutan ese estado. Asigna los nodos de un gráfico de flujo de datos en muchas máquinas de un clúster y dentro de una máquina en varios dispositivos computacionales, incluidas CPU multinúcleo, GPU de propósito general y ASIC de diseño personalizado conocidos como Unidades de procesamiento de tensor (TPU). Esta arquitectura brinda flexibilidad al desarrollador de aplicaciones: mientras que en los diseños anteriores de "servidor de parámetros" la administración del estado compartido está integrada en el sistema, TensorFlow permite a los desarrolladores experimentar con optimizaciones novedosas y algoritmos de entrenamiento. TensorFlow admite una variedad de aplicaciones, con un enfoque en el entrenamiento y la inferencia en redes neuronales profundas. Varios servicios de Google utilizan TensorFlow en producción, lo hemos lanzado como un proyecto de código abierto y se ha vuelto muy utilizado para la investigación de aprendizaje automático. En este documento, describimos el modelo de flujo de datos de TensorFlow y demostramos el rendimiento convincente que TensorFlow logra para varias aplicaciones del mundo real.