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TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para la programación de flujo de datos en una variedad de tareas. Es una biblioteca matemática simbólica y también se utiliza para aplicaciones de aprendizaje automático, como redes neuronales.
TensorFlow fue desarrollado originalmente por el equipo de Google Brain para uso interno de Google. Fue lanzado bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 el 9 de noviembre de 2015.
TensorFlow es una biblioteca para el cálculo numérico que utiliza gráficos de flujo de datos. Un gráfico de flujo de datos es una representación gráfica de las operaciones y las dependencias entre ellas. Los nodos del gráfico representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes representan los datos, o tensores, que fluyen entre ellos. El gráfico se puede utilizar para representar una amplia gama de operaciones matemáticas, incluidas redes neuronales, álgebra lineal y algoritmos de optimización.
TensorFlow está diseñado para ser flexible y extensible. Se puede usar en una variedad de configuraciones de hardware, incluidas CPU, GPU e incluso ASIC personalizados. También proporciona una variedad de herramientas y bibliotecas para crear e implementar modelos de aprendizaje automático.
TensorFlow fue creado por el equipo de Google Brain en 2011. Inicialmente se desarrolló para uso interno en Google, pero luego se lanzó como una biblioteca de código abierto en 2015. Desde entonces, se ha convertido en una de las herramientas de aprendizaje automático más populares y ampliamente utilizadas. bibliotecas en el mundo.
TensorFlow proporciona una variedad de funciones para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático. Éstas incluyen:
TensorFlow se puede usar para crear y entrenar una variedad de modelos de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales profundas. Por ejemplo, el siguiente código crea una red neuronal simple para reconocer dígitos escritos a mano:
import tensorflow as tf
# Create the model
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
TensorFlow tiene muchas ventajas, entre ellas:
Sin embargo, también existen algunas desventajas al usar TensorFlow, que incluyen:
TensorFlow está estrechamente relacionado con otras bibliotecas de aprendizaje automático, como Keras, PyTorch y Scikit-Learn. También está relacionado con la plataforma de aprendizaje profundo de Google, TensorFlow Extended (TFX).
TensorFlow se ha convertido en una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares y utilizadas del mundo. Es utilizado por muchas empresas y organizaciones, incluidas Google, Apple y Uber.