TensorFlow5岁,它成为最受欢迎ML框架的五个原因
本月,来自谷歌的开源机器学习和深度学习框架 Tensorflow 已经五岁了。
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TensorFlow 谷歌
TensorFlow在很短的时间内就成为了机器学习最流行的工具和框架。它在ML工程师和开发人员中享有巨大的人气。
根据Hacker News招聘趋势,2020年5月,TensorFlow工作需求量巨大。
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hacker news趋势 数据来自:hacker news
Stack Overflow为我们指出了一个类似的趋势,TensorFlow正在以非凡的速度增长。
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Stack Overflow
以下是TensorFlow受欢迎背后的五个原因。
1. 开发者可以使用的最普遍的AI平台。
TensorFlow是唯一可用于运行机器学习模型的框架,从云端到最小的微控制器设备。用TensorFlow训练的模型可以针对CPU和GPU进行优化。从x86到ARM64,从NVIDIA GPU到Google TPU,模型支持多种架构。
通过TensorFlow Lite,同样的模型可以针对手机、物联网设备和边缘计算环境。这使得一次训练模型,就可以将其部署到Android手机、Raspberry Pi、Jetson Nano、EdgeTPU甚至ESP32微控制器上。
TensorFlow.js是一个基于JavaScript的框架,用于在浏览器内运行机器学习模型。任何现代浏览器都可以在不修改代码的情况下运行TensorFlow模型。
TensorFlow的普遍性是ML从业者喜欢它的原因之一。
2. TensorFlow是主流公有云管理的ML PaaS的一部分。
TensorFlow是公共云平台不可或缺的一部分。它正在为计算机视觉、自然语言处理、个性化和推荐服务的API提供动力。主流的机器学习平台即服务(PaaS)产品对TensorFlow有广泛的支持。亚马逊SageMaker、Azure ML、谷歌AI平台和IBM Watson机器学习都将TensorFlow与其平台紧密集成。
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安迪-贾西,AWS CEO
在re:Invent 2019上,AWS首席执行官Andy Jassy宣称,85%的TensorFlow运行在AWS上,这说明它的受欢迎程度。
3. Keras+TensorFlow是一个强大的组合
对于一个普通的ML从业者来说,TensorFlow的初始版本很难学习和实现。它被看作是一个科学计算工具包,与处理极端并行性和高性能计算的研究项目相一致。
在TensorFlow 2.0中,该工具包采用了流行的Keras框架,以其简单和直观的方法著称。这是意料之中的,因为Keras的创始人François Chollet在TensorFlow推出后就加入了谷歌。
TensorFlow和Keras的致命组合,为构建复杂的深度学习模型提供了强大而简单的功能。
4. 对工具和集成的广泛支持
TensorFlow不仅仅是一个机器学习框架或工具包。它本质上是一个管理AI应用整个生命周期的平台。它与PyCharm等Python IDE的集成使得大量的开发者可以使用它。TensorBoard等工具可以帮助工程师深入了解训练过程,从而帮助他们调整模型。
英伟达和英特尔与TensorFlow社区合作,通过TensorRT和OpenVINO工具包为各自的处理器优化模型。
TensorFlow Serving解决了模型的部署和托管问题。通过与Kubeflow的紧密集成,Kubernetes生态系统正在利用容器的规模来训练和推理TensorFlow模型。
5. 有谷歌的研发支持
最后,TensorFlow是谷歌的一个关键项目。它已经投入了数百万美元的研发资金来推进机器学习,并将这些能力带到TensorFlow上。谷歌正在利用TensorFlow为其许多产品和服务提供服务,包括谷歌助手、Nest、Android等。TensorFlow是谷歌云人工智能平台的关键差异化因素之一,该平台以认知服务和托管ML PaaS的形式提供端到端能力。
TensorFlow在机器学习和人工智能的发展中起到了至关重要的作用。感谢TensorFlow对开发者的赋能和支持,祝周年庆快乐!
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