TensorFlow
Nel mondo di oggi, TensorFlow è diventato sempre più rilevante in diversi ambiti della società. Sia in ambito tecnologico, culturale, politico o sociale, TensorFlow è diventato un argomento di costante interesse e dibattito. Sono molti gli studi e le ricerche che sono stati condotti per comprendere appieno l'impatto che TensorFlow ha sulla vita quotidiana delle persone. In questo articolo esploreremo diversi aspetti legati a TensorFlow, analizzandone l'importanza, le implicazioni e le diverse prospettive che esistono attorno a questo argomento. Senza dubbio, TensorFlow è un argomento che non lascia nessuno indifferente e che merita la nostra attenzione e riflessione.
| TensorFlow software | |
|---|---|
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| Genere | Apprendimento automatico (non in lista) |
| Sviluppatore | Google Brain |
| Data prima versione | 9 novembre 2015 |
| Ultima versione | 2.15.0 (14 novembre 2023) |
| Ultima beta | 2.14.0-rc1 (28 agosto 2023) |
| Sistema operativo | Linux macOS Microsoft Windows |
| Linguaggio | C++ Python |
| Licenza | Apache 2.0 (licenza libera) |
| Sito web | tensorflow.org |
TensorFlow è una libreria open source per l'apprendimento automatico, che fornisce moduli sperimentati e ottimizzati, utili nella realizzazione di algoritmi per diversi tipi di compiti percettivi e di comprensione del linguaggio. È una seconda generazione di API[non chiaro], utilizzata da una cinquantina di team attivi sia in ambiti di ricerca scientifica, sia in ambiti di produzione; è alla base di dozzine di prodotti commerciali Google come il riconoscimento vocale, Gmail, Google Foto, e Ricerca. Questi team hanno usato in precedenza DistBelief, la prima generazione di API.[senza fonte] TensorFlow fu sviluppato dal team Google Brain e reso disponibile il 9 novembre 2015, nei termini della licenza open source Apache 2.0.
Supporto hardware e software
TensorFlow è compatibile con i principali sistemi operativi a 64 bit (Windows, Linux e Mac OS X) e Android. Sebbene all'inizio la documentazione ufficiale parlasse di una limitata compatibilità hardware, la libreria può funzionare su numerosi tipi di CPU e anche su GPU, grazie al supporto di linguaggi come CUDA o OpenCL.
Inoltre Google ha ideato e realizzato un processore ASIC espressamente dedicato a questo linguaggio, chiamato TPU (Tensor Processing Unit), con una capacità di calcolo di 180 teraflop, nella seconda versione.
Caratteristiche
TensorFlow fornisce API native in linguaggio Python, C/C++, Java, Go, e RUST. API di terze parti disponibili sono in C#, R e Scala. Da ottobre 2017 ha integrato la funzionalità Eager Execution, che permette l'esecuzione immediata delle operazioni richiamate da Python.[senza fonte]
Note
- ^ (EN) Martín Abadi et al., TensorFlow: A system for large-scale machine learning, maggio 2016, DOI:10.48550/arXiv.1605.08695.
- ^ a b
Google, TensorFlow: Open source machine learning, su YouTube, 9 novembre 2015.
- ^ (EN) TensorFlow.NET, su GitHub.
Voci correlate
Altri progetti
Wikimedia Commons contiene immagini o altri file su TensorFlow
Collegamenti esterni
- Sito ufficiale, su tensorflow.org.
- Blog ufficiale, su blog.tensorflow.org.
- TensorFlow (canale), su YouTube.
- (EN) TensorFlow, su GitHub.
- Repository sorgenti di TensorFlow, su github.com.
- Sito di segnalazione bug, su github.com.
