Google открыла код своей системы машинного обучения — TensorFlow

В минувший понедельник интернет-гигант Google объявил об открытии исходного кода системы машинного обучения TensorFlow.

Инфраструктуру по глубокому обучению (deep learning) в Google начинали ещё в 2011 году с проектом DistBelief, который позволял проводить обучение в нейронных сетях с тысячами процессорных ядер в различных дата-центрах компании. С помощью DistBelief специалисты Google показали, что компьютеры могут быть обучены таким понятиям, как «кошка», по изображениям из YouTube без каких-либо обозначений, улучшили распознавание речи в своих приложениях на 25 % и создали поиск по изображениям в Google Photos. Однако ограничения DistBelief: исключительная нацеленность на нейронные сети, трудность в конфигурации и привязанность к внутренней инфраструктуре Google — оказались слишком существенными для его дальнейшего использования. Так появился проект TensorFlow — системы машинного обучения второго поколения, призванной устранить ограничения DistBelief.

Логотип Google TensorFlow / Иллюстрация с сайта Google Research Blog

TensorFlow, разработанный инженерами Google Brain Team, представляет собой программную библиотеку для численных расчётов с использованием графов потока данных. Узлы в графе — математические операции, а рёбра (связи) — тензоры (многомерные массивы данных). Для выполнения расчётов можно с помощью единого API задействовать один или множество CPU/GPU на машинах разного назначения (десктопы, серверы и даже мобильные устройства). Возможности TensorFlow можно расширять с помощью гибкого интерфейса на языке Python.

Исходный код TensorFlow распространяется на условиях свободной лицензии Apache License 2.0 и доступен для установки через pip. Подробности о его использовании опубликованы на сайте проекта, а короткое ознакомительное видео — на YouTube.

Дмитрий Шурупов по материалам Google Research Blog.