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TensorFlow White Papers

Este documento identifica libros blancos sobre TensorFlow.

Aprendizaje automático a gran escala en sistemas distribuidos heterogéneos

Acceda a este documento técnico.

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, 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 los algoritmos de entrenamiento e inferencia para modelos de redes neuronales profundas, y se ha utilizado para realizar investigaciones y desplegar sistemas de aprendizaje automático en producción en más de una docena de áreas de ciencias de la computación y otros campos, incluidos 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 drogas. Este documento describe la interfaz 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 Apache 2.0 en noviembre de 2015 y están disponibles en www.tensorflow.org.

En formato BibTeX

Si utiliza TensorFlow en su investigación y desea 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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  year={2015},
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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

Acceda a este documento técnico.

Resumen: TensorFlow es un sistema de aprendizaje automático que funciona a gran escala y en entornos heterogéneos. TensorFlow utiliza gráficos de flujo de datos para representar el cálculo, el estado compartido y las operaciones que mutan ese estado. Mapea los nodos de un gráfico de flujo de datos a través de muchas máquinas en un clúster y dentro de una máquina a través de múltiples dispositivos computacionales, incluyendo 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 la aplicación: mientras que en los diseños anteriores de "servidor de parámetros", la gestión del estado compartido está integrada en el sistema, TensorFlow permite a los desarrolladores experimentar con nuevas optimizaciones y algoritmos de entrenamiento. TensorFlow admite una variedad de aplicaciones, con un enfoque en entrenamiento e inferencia en redes neuronales profundas. Varios servicios de Google usan TensorFlow en la producción, lo hemos lanzado como un proyecto de código abierto y se ha utilizado ampliamente 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.