arXiv (Cornell University)· 2016· Ön baskı
TensorFlow: Büyük ölçekli makine öğrenimi için bir sistem
TensorFlow: A system for large-scale machine learning
- 8.829atıf
- 2016yıl
Kısa özet
TensorFlow, büyük ölçekli ve heterojen ortamlar için tasarlanmış yeni bir makine öğrenimi sistemidir; hesaplamayı ve işlemleri CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar gibi birden çok makine ve cihazda temsil etmek için veri akışı grafiklerini kullanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Hesaplamayı ve durum değişimini temsil etmek için veri akışı grafiklerini kullanır.
- Hesaplamayı birden çok makine ve cihaza (CPU'lar, GPU'lar, TPU'lar) eşler.
- Geliştiricilere yeni optimizasyonlar ve eğitim algoritmaları ile deney yapma esnekliği sunar.
- Derin sinir ağları için eğitim ve çıkarımı destekler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
TensorFlow is a machine learning system that operates at large scale and in heterogeneous environments. TensorFlow uses dataflow graphs to represent computation, shared state, and the operations that mutate that state. It maps the nodes of a dataflow graph across many machines in a cluster, and within a machine across multiple computational devices, including multicore CPUs, general-purpose GPUs, and custom designed ASICs known as Tensor Processing Units (TPUs). This architecture gives flexibility to the application developer: whereas in previous "parameter server" designs the management of shared state is built into the system, TensorFlow enables developers to experiment with novel optimizations and training algorithms. TensorFlow supports a variety of applications, with particularly strong support for training and inference on deep neural networks. Several Google services use TensorFlow in production, we have released it as an open-source project, and it has become widely used for machine learning research. In this paper, we describe the TensorFlow dataflow model in contrast to existing systems, and demonstrate the compelling performance that TensorFlow achieves for several real-world applications.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. arXiv (Cornell University), 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science