TensorFlow

TensorFlow est un outil open source d'apprentissage automatique développé par Google. Le code source a été ouvert le par Google et publié sous licence Apache.

TensorFlow
Informations
Développé par Google Brain
Première version
Dernière version 2.1.0 ()[1]
Dépôt github.com/tensorflow/tensorflow
Écrit en C++ et Python
Système d'exploitation Microsoft Windows, Linux, macOS, iOS et Android
Environnement Linux, macOS, Android, iOS et Microsoft Windows
Langues anglais
Type Bibliothèque logicielle
Framework
Licence Licence Apache version 2.0
Site web tensorflow.org

Il est fondé sur l'infrastructure DistBelief, initiée par Google en 2011, et est doté d'une interface pour Python et Julia.

TensorFlow est l'un des outils les plus utilisés en IA dans le domaine de l'apprentissage machine[2].

Histoire

DistBelief

À partir de 2011, Google Brain a développé un outil propriétaire d'apprentissage automatique fondé sur l'apprentissage profond. Son utilisation a augmenté rapidement à travers les différentes filiales d'Alphabet autant dans le milieu commercial que dans la recherche[3],[4]. Google a assigné de nombreux ingénieurs informaticiens, dont Jeffrey Dean, pour simplifier et réordonner le code de DistBilief en une bibliothèque logicielle plus rapide et plus solide qui est devenue Tensorflow[5]. En 2009, l'équipe, dirigée par Geoffrey Hinton, avait implémenté la rétropropagation du gradient généralisée et d'autres améliorations qui ont permis la création de réseaux neuronaux ayant une précision considérablement meilleure. Par exemple, une réduction de 25 % d'erreur dans la reconnaissance automatique de la parole a été obtenue[6].

Tensorflow

Tensorflow est la deuxième génération du système de Google Brain. La version 1.0.0 est sortie le [7] Alors que l'implémentation de référence tourne sur un seul appareil, Tensorflow peut être lancé sur plusieurs CPU et GPU (avec des extensions optionnelles telles que CUDA ou SYCL (en) pour GPGPU)[8]. Tensorflow est disponible en version 64-bits pour Linux, macOS, Windows et pour les plateformes mobiles sur Android et iOS.

Son architecture flexible permet le développement sur plusieurs variétés de plateformes (CPU, GPU, TPU), allant du PC de bureaux à des clusters de serveurs et des mobiles aux dispositifs de bords.

En juin 2016, Jeff Dean a mentionné que 1500 dépots github mentionnaient Tensorflow, dont seulement 5 étaient de Google[9].

Tensorflow lite

En mai 2017, Google a annoncé qu'une couche logicielle spécifique serait créée pour le développement sur Android, Tensorflow Lite, à partir d'Android Oreo[10].

Utilisations

Rankbrain

Le , Google a officiellement sorti RankBrain (en), adossé à TensorFlow.

Le Pentagone

Le , le site américain Gizmodo a révélé l’existence d’un partenariat entre l’entreprise Google et le Pentagone, destiné à aider ce dernier à analyser des images de drones par l'usage de TensorFlow, sans pouvoir donner plus d'indications sur l'implication de l'entreprise. Google a déclaré : « La technologie labellise des images qui seront analysées par des humains et ne sert qu’à un usage non offensif »[11],[12].

DeepDream

DeepDream se fonde en totalité sur l'architecture de TensorFlow pour la base algorithmique du logiciel.

Fonctionnalités

TensorFlow fournit des API stables en Python[13] et C[14]. Des API sans rétro-compatibilité garantie en C++, Go, Java[15], JavaScript[16] et Swift[17]. Des packages faits par des tiers sont disponibles en C#[18],[19], Haskell[20], Julia[21], R[22], Scala[23], Rust[24], Ocaml[25] et Crystal.[26]

Notes et références

  1. « Release 2.1.0 », (consulté le 9 janvier 2020)
  2. « Deloitte Tech Trends : Les 8 tendances IT 2017 », sur Le Monde Informatique, (consulté le 30 janvier 2019).
  3. Jeff Dean, Rajat Monga et Sanjay Ghemawat, « TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems », sur TensorFlow.org, Google Research, (consulté le 10 novembre 2015).
  4. Sarah Perez, « Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More », sur TechCrunch, (consulté le 11 novembre 2015).
  5. Will Oremus, « What Is TensorFlow, and Why Is Google So Excited About It? », sur Slate, (consulté le 11 novembre 2015).
  6. « Google chairman: We’re making 'real progress' on artificial intelligence », Christian Science Monitor, (ISSN 0882-7729, lire en ligne, consulté le 10 octobre 2018).
  7. (en) « tensorflow », sur GitHub (consulté le 10 octobre 2018).
  8. (en) Cade Metz, « TensorFlow, Google's Open Source AI, Points to a Fast-Changing Hardware World », Wired, (lire en ligne, consulté le 11 novembre 2015).
  9. Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44 accessdate=2016-06-05
  10. (en) « Google’s new machine learning framework is going to put more AI on your phone », The Verge, (lire en ligne, consulté le 10 octobre 2018).
  11. (en) « Google Is Helping the Pentagon Build AI for Drones », sur gizmodo.com (consulté le 7 mars 2018).
  12. « Un programme de Google aide le Pentagone à analyser les images filmées par les drones », sur Le Monde, .
  13. (en) « All symbols in TensorFlow », sur TensorFlow (consulté le 18 février 2018).
  14. (en) « TensorFlow Version Compatibility », sur TensorFlow (consulté le 10 mai 2018) : « Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages ».
  15. « API Documentation » (consulté le 27 juin 2018).
  16. « TensorFlow.js » (consulté le 28 juin 2018) : « TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API. »
  17. (en) « Swift for TensorFlow » (consulté le 28 juin 2018) : « Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. »
  18. Miguel de Icaza, TensorFlowSharp: TensorFlow API for .NET languages, (lire en ligne).
  19. Haiping Chen, TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow, (lire en ligne).
  20. haskell: Haskell bindings for TensorFlow, tensorflow, (lire en ligne).
  21. (en) « malmaud/TensorFlow.jl », sur GitHub (consulté le 28 juin 2018).
  22. tensorflow: TensorFlow for R, RStudio, (lire en ligne).
  23. Anthony Platanios, tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language, (lire en ligne).
  24. rust: Rust language bindings for TensorFlow, tensorflow, (lire en ligne).
  25. Laurent Mazare, tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow, (lire en ligne).
  26. (en) « fazibear/tensorflow.cr », sur GitHub (consulté le 10 octobre 2018).

Liens externes

Articles connexes

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