Google은 흑인 커뮤니티의 인종 평등을 증진하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 방법을 참조하십시오.
이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.
Switch to English

텐서 플로우 백서

이 문서는 TensorFlow에 대한 백서를 식별합니다.

이기종 분산 시스템에 대한 대규모 머신 러닝

이 백서에 액세스하십시오.

개요 : TensorFlow는 기계 학습 알고리즘을 표현하기위한 인터페이스 및 이러한 알고리즘을 실행하기위한 구현입니다. TensorFlow를 사용하여 표현 된 계산은 전화 및 태블릿과 같은 모바일 장치에서 수백 대의 시스템과 GPU 카드와 같은 수천 개의 계산 장치에 이르는 광범위한 이기종 시스템에서 거의 또는 전혀 변경없이 실행될 수 있습니다. . 이 시스템은 융통성이 있으며 심층 신경망 모델에 대한 훈련 및 추론 알고리즘을 포함하여 다양한 알고리즘을 표현하는 데 사용될 수 있으며, 연구를 수행하고 12 개 이상의 영역에 걸쳐 머신 러닝 시스템을 생산에 배치하는 데 사용되었습니다. 음성 인식, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 정보 검색, 자연어 처리, 지리 정보 추출 및 전산 약물 발견을 포함한 컴퓨터 과학 및 기타 분야. 본 백서는 TensorFlow 인터페이스와 Google에서 구축 한 해당 인터페이스의 구현에 대해 설명합니다. TensorFlow API 및 참조 구현은 2015 년 11 월 Apache 2.0 라이센스에 따라 오픈 소스 패키지로 출시되었으며 www.tensorflow.org에서 제공됩니다.

BibTeX 형식

연구에 TensorFlow를 사용하고 TensorFlow 시스템을 인용하려는 경우이 백서를 인용하십시오.

@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},
}

또는 텍스트 형식으로 :

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.

텐서 플로우 : 대규모 머신 러닝 시스템

이 백서에 액세스하십시오.

개요 : TensorFlow는 대규모 및 이기종 환경에서 작동하는 기계 학습 시스템입니다. TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 사용하여 계산, 공유 상태 및 해당 상태를 변경하는 작업을 나타냅니다. 클러스터의 여러 시스템과 멀티 코어 CPU, 범용 GPU 및 TPU (Tensor Processing Units)라고하는 사용자 지정 설계 ASIC를 포함한 여러 계산 장치의 시스템 내에서 데이터 흐름 그래프의 노드를 매핑합니다. 이 아키텍처는 애플리케이션 개발자에게 유연성을 제공합니다. 이전의 "파라미터 서버"설계에서는 공유 상태 관리가 시스템에 내장되어있는 반면, TensorFlow는 개발자가 새로운 최적화 및 교육 알고리즘을 실험 할 수 있도록합니다. TensorFlow는 심층 신경망에 대한 교육 및 추론에 중점을 둔 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 일부 Google 서비스는 프로덕션에서 TensorFlow를 사용하고이를 오픈 소스 프로젝트로 출시했으며 머신 러닝 연구에 널리 사용되었습니다. 이 백서에서는 TensorFlow 데이터 흐름 모델을 설명하고 여러 실제 응용 프로그램에서 TensorFlow가 달성하는 강력한 성능을 보여줍니다.