TensorFlow для Java

Посмотреть на TensorFlow.org Посмотреть репозиторий GitHub

TensorFlow Java может работать на любой JVM для создания, обучения и запуска моделей машинного обучения. Он поставляется с рядом утилит и сред, которые помогают решить большинство задач, общих для специалистов по данным и разработчиков, работающих в этой области. Java и другие языки JVM, такие как Scala или Kotlin, часто используются в малых и крупных предприятиях по всему миру, что делает TensorFlow стратегическим выбором для внедрения машинного обучения в больших масштабах.

Репозиторий

В первые дни привязки языка Java для TensorFlow размещались в основном репозитории TensorFlow и выпускались только тогда, когда новая версия основной библиотеки была готова к распространению, что происходит всего несколько раз в год. Теперь весь код, связанный с Java, перемещен в этот репозиторий, чтобы его можно было развивать и выпускать независимо от официальных выпусков TensorFlow. Кроме того, большинство задач сборки были перенесены с Bazel на Maven, который более знаком большинству Java-разработчиков.

Ниже описывается структура репозитория и его различных артефактов:

  • тензорное ядро

    • Все артефакты, которые составляют основные языковые привязки TensorFlow для Java.
    • Целевая аудитория: проекты, которые предоставляют свои собственные API или фреймворки поверх TensorFlow и которым просто нужен тонкий слой для доступа к среде выполнения TensorFlow из JVM.

  • структура тензорного потока

    • Основной API для построения и обучения нейронных сетей с помощью TensorFlow.
    • Целевая аудитория: разработчики нейронных сетей.

  • ндаррай

    • Универсальная служебная библиотека для операций ввода-вывода n-мерных данных.
    • Используется TensorFlow, но не зависит от TensorFlow.
    • Целевая аудитория: любой разработчик, которому нужна реализация n-мерного массива Java, независимо от того, используют ли они его с TensorFlow или нет.

Коммуникация

Этот репозиторий поддерживается специальной группой TensorFlow JVM (SIG). Вы можете легко присоединиться к группе, подписавшись на список рассылки jvm@tensorflow.org , или вы можете просто отправлять запросы на извлечение и сообщать о проблемах в этот репозиторий. Также есть канал sig-jvm Gitter .