TensorFlow pour Java

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TensorFlow Java peut s'exécuter sur n'importe quelle machine virtuelle Java pour créer, former et exécuter des modèles de machine learning. Il est livré avec une série d'utilitaires et de frameworks qui aident à réaliser la plupart des tâches communes aux data scientists et aux développeurs travaillant dans ce domaine. Java et d'autres langages JVM, tels que Scala ou Kotlin, sont fréquemment utilisés dans les petites et grandes entreprises du monde entier, ce qui fait de TensorFlow un choix stratégique pour adopter l'apprentissage automatique à grande échelle.

Le référentiel

Dans les premiers jours, les liaisons du langage Java pour tensorflow ont été hébergés dans le principal dépôt tensorflow et libéré seulement quand était prêt à être distribué une nouvelle version de la bibliothèque de base, ce qui ne se produit que quelques fois par an. Désormais, tout le code lié à Java a été déplacé vers ce référentiel afin qu'il puisse évoluer et être publié indépendamment des versions officielles de TensorFlow. De plus, la plupart des tâches de build ont été migrées de Bazel vers Maven, ce qui est plus familier pour la plupart des développeurs Java.

Ce qui suit décrit la disposition du référentiel et ses différents artefacts :

  • tensorflow-core

    • Tous les artefacts qui créent les liaisons de langage de base de TensorFlow pour Java
    • Public visé : projets qui fournissent leurs propres API ou frameworks au-dessus de TensorFlow et qui souhaitent simplement une couche mince pour accéder à l'environnement d'exécution TensorFlow à partir de la JVM
  • tensorflow-framework

    • API principale pour la création et la formation de réseaux de neurones avec TensorFlow
    • Public visé : développeurs de réseaux de neurones
  • ndarray

    • Bibliothèque d'utilitaires génériques pour les opérations d'E/S de données n-dimensionnelles
    • Utilisé par TensorFlow mais ne dépend pas de TensorFlow
    • Public visé : tout développeur ayant besoin d'une implémentation de tableau Java n-dimensionnel, qu'il l'utilise ou non avec TensorFlow

la communication

Ce référentiel est géré par TensorFlow JVM Special Interest Group (SIG). Vous pouvez facilement rejoindre le groupe en vous inscrivant à la jvm@tensorflow.org liste de diffusion, ou vous pouvez simplement envoyer des demandes de traction et soulèvent des questions à ce dépôt. Il y a aussi un canal Gitter sig-jvm .