TensorFlow xuất bản DOI cho cơ sở mã nguồn mở bằng Zenodo.org: 10.5281/zenodo.4724125
Các sách trắng của TensorFlow được liệt kê để trích dẫn bên dưới.
Học máy quy mô lớn trên các hệ thống phân tán không đồng nhất
Tóm tắt: TensorFlow là một giao diện thể hiện các thuật toán học máy và cách triển khai để thực thi các thuật toán đó. Một tính toán được thể hiện bằng TensorFlow có thể được thực hiện với ít hoặc không có thay đổi nào trên nhiều hệ thống không đồng nhất, từ các thiết bị di động như điện thoại và máy tính bảng cho đến hệ thống phân tán quy mô lớn gồm hàng trăm máy và hàng nghìn thiết bị tính toán như thẻ GPU . Hệ thống này linh hoạt và có thể được sử dụng để thể hiện nhiều loại thuật toán, bao gồm thuật toán đào tạo và suy luận cho các mô hình mạng nơ-ron sâu, đồng thời nó đã được sử dụng để tiến hành nghiên cứu và triển khai các hệ thống máy học vào sản xuất trên hơn chục lĩnh vực khoa học máy tính và các lĩnh vực khác, bao gồm nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, robot, truy xuất thông tin, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trích xuất thông tin địa lý và khám phá thuốc tính toán. Bài viết này mô tả giao diện TensorFlow và cách triển khai giao diện đó mà chúng tôi đã xây dựng tại Google. API TensorFlow và triển khai tham chiếu đã được phát hành dưới dạng gói nguồn mở theo giấy phép Apache 2.0 vào tháng 11 năm 2015 và có sẵn tại www.tensorflow.org.
Ở định dạng BibTeX
Nếu bạn sử dụng TensorFlow trong nghiên cứu của mình và muốn trích dẫn hệ thống TensorFlow, chúng tôi khuyên bạn nên trích dẫn sách trắng này.
@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},
}
Hoặc ở dạng văn bản:
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: Một hệ thống học máy quy mô lớn
Tóm tắt: TensorFlow là một hệ thống máy học hoạt động ở quy mô lớn và trong môi trường không đồng nhất. TensorFlow sử dụng biểu đồ luồng dữ liệu để biểu thị tính toán, trạng thái chia sẻ và các hoạt động làm thay đổi trạng thái đó. Nó ánh xạ các nút của biểu đồ luồng dữ liệu trên nhiều máy trong một cụm và trong một máy trên nhiều thiết bị tính toán, bao gồm CPU đa lõi, GPU đa năng và ASIC được thiết kế tùy chỉnh được gọi là Bộ xử lý Tensor (TPU). Kiến trúc này mang lại sự linh hoạt cho nhà phát triển ứng dụng: trong khi ở các thiết kế “máy chủ tham số” trước đây, việc quản lý trạng thái chia sẻ được tích hợp vào hệ thống, TensorFlow cho phép các nhà phát triển thử nghiệm các thuật toán đào tạo và tối ưu hóa mới. TensorFlow hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau, tập trung vào đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu. Một số dịch vụ của Google sử dụng TensorFlow trong sản xuất, chúng tôi đã phát hành nó dưới dạng một dự án nguồn mở và nó đã được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu máy học. Trong bài viết này, chúng tôi mô tả mô hình luồng dữ liệu TensorFlow và chứng minh hiệu suất hấp dẫn mà TensorFlow đạt được cho một số ứng dụng trong thế giới thực.